ТЕКСТОВАЯ МАГИЯ: КАК НЕЙРОСЕТИ
ТРАНСФОРМИРУЮТ ОБРАБОТКУ ЕСТЕСТВЕННОГО
ЯЗЫКА
ДЖЕИД КАРТЕР
W
гл
гп
X
О
сл
Q1
ГП

Джейд Картер
Нейросети. Обработка
естественного языка
«Автор»
2023
Картер Д.
Нейросети. Обработка естественного языка / Д. Картер —
«Автор», 2023
Книга представляет собой исчерпывающее руководство по применению
нейросетей в различных областях анализа текста. С этой книгой читатели
отправятся в увлекательное путешествие по миру искусственного интеллекта,
где они узнают о бесконечных возможностях, которые предоставляют
нейронные сети.
© Картер Д., 2023
© Автор, 2023
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Содержание
Введение	5
Глава 1: Введение в обработку естественного языка и нейросети	6
Глава 2: Основы нейронных сетей для NLP	13
Глава 3: Машинный перевод	69
Глава 4: Сентимент-анализ	87
Глава 5: Генерация текста	102
Глава 6: Вопросно-ответные системы	115
Глава 7: Этические и социальные аспекты NLP и нейросетей	129
Глава 8: Будущее NLP и нейросетей	140
Глава 9: Практические примеры и учебные задания	148
4
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Джейд Картер
Нейросети. Обработка естественного языка
Введение
В мире, где информация преображается в валовый объем текстов, обработка естествен-
ного языка (NLP) стала неотъемлемой частью нашего повседневного взаимодействия. От пере-
писки в социальных сетях до поиска информации в сети, от автоматизированных ассистентов
до перевода на другие языки, обработка текста стала не просто инструментом, а неотъемлемой
частью современной культуры и бизнеса.
Все это стало возможным благодаря нейросетям - мощному инструменту искусственного
интеллекта, способному анализировать, понимать и генерировать текст с удивительной точно-
стью. Нейронные сети обрели огромное значение для обработки естественного языка, взлетев
на вершину развития в этой области.
Эта книга - не просто техническое руководство, но и увлекательное путешествие в мир
текста, смысла и их интерпретации с помощью нейронных сетей.
Мы погрузимся в архитектуры нейросетей, их сложности и возможности. Мы разбе-
ремся, как слова превращаются в вектора, как алгоритмы способны понимать тональность тек-
ста и даже создавать свой собственный контент. Мы рассмотрим задачи машинного перевода,
сентимент-анализа, генерации текста и вопросно-ответных систем - все с применением мощи
нейросетей.
Книга также обратит внимание на важные этические и социальные вопросы, связанные с
использованием нейросетей в анализе текста. Мы поговорим о справедливости, предвзятости
и том, как обеспечить, чтобы NLP приносила пользу всему обществу.
Вы окунетесь в мир текстов, алгоритмов и искусства обработки информации. Вас ждет
увлекательное путешествие от основ до передовых методов, от технических деталей до широ-
ких перспектив. Добро пожаловать в мир нейросетей и языка!
5
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Глава 1: Введение в обработку
естественного языка и нейросети
Определение обработки естественного языка (NLP) и её важность
Обработка естественного языка (NLP-Natural Language Processing) - это область искус-
ственного интеллекта, которая занимается разработкой методов и алгоритмов для анализа,
понимания, интерпретации и взаимодействия с естественным языком, на котором общается
человек. Эта область стремится дать компьютерам способность работать с текстами так же, как
это делают люди, с учетом контекста, смысла и тонких нюансов языка.
Важность NLP стала несомненной в современном мире, где текстовая информация
играет ключевую роль во многих аспектах жизни. Рассмотрим некоторые из аспектов, подчер-
кивающие важность обработки естественного языка:
1.	Коммуникация с компьютерами:
Обработка естественного языка (NLP) играет революционную роль в том, как люди вза-
имодействуют с компьютерами и технологией в целом. Интерфейсы взаимодействия между
человеком и компьютером часто требовали технической экспертизы или знаний, чтобы эффек-
тивно использовать их. Однако NLP меняет этот подход, предоставляя интуитивный и есте-
ственный способ взаимодействия.
До появления NLP, пользователи обычно должны были обучаться специальным коман-
дам, синтаксису и интерфейсам, чтобы взаимодействовать с программами и системами. Это
создавало барьер для вовлечения не-технических пользователей и замедляло внедрение тех-
нологий в разные сферы жизни.
NLP позволяет преодолеть этот барьер, предоставляя возможность вводить команды и
запросы на естественном языке, таком, как мы общаемся на повседневном уровне. Это озна-
чает, что даже те, кто не обладает техническими навыками, могут легко использовать компью-
теры, телефоны, устройства умного дома и другие технологии.
Примеры использования включают:
-	Виртуальные ассистенты: Сегодняшние виртуальные ассистенты, такие как Siri, Google
Assistant и Amazon Alexa, позволяют пользователям задавать вопросы, давать команды и полу-
чать информацию с помощью своего естественного голоса. Это значительно упрощает взаимо-
действие с устройствами и выполняемыми ими задачами.
-	Поиск и навигация: Системы NLP позволяют пользователям задавать поисковые
запросы в свободной форме, и компьютеры могут интерпретировать их смысл и предоставлять
соответствующие результаты. Это делает процесс поиска информации более естественным и
удобным.
-	Команды умного дома: Устройства умного дома, такие как умные колонки и термо-
статы, позволяют пользователям управлять своим окружением с помощью голосовых команд.
Это делает домашнюю автоматизацию более доступной.
Кратко говоря, NLP делает технологии более интуитивными и доступными, позволяя
людям взаимодействовать с компьютерами так, как они общаются друг с другом. Это устра-
няет барьеры в использовании технологий и делает их доступными для широкой аудитории,
способствуя повсеместному внедрению инноваций.
2.	Интернет и поиск информации:
Большая часть информации в современном мире находится в текстовом формате и пред-
ставлена в сети Интернет. Это может быть новостной контент, статьи, блоги, обзоры, описания
товаров, комментарии и многое другое. Однако доступ к этой огромной информационной базе
6
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
не всегда простой задачей. И вот здесь вступает в игру обработка естественного языка (NLP),
делая доступ к знаниям и информации более эффективным и удобным.
Подходы NLP изменяют способ, которым мы можем искать, фильтровать и агрегировать
информацию в Интернете:
-	Более точные поисковые системы. Традиционные поисковые системы, хотя и предостав-
ляют результаты, все же могут быть не всегда точными. С помощью NLP поисковые запросы
становятся более контекстуальными и понятными для машин, что позволяет предоставлять
более релевантные и точные результаты.
-	Поиск семантически связанных данных. NLP способствует пониманию связей между
словами и концепциями. Это позволяет системам более точно понимать запросы пользователя
и находить материалы, связанные не только по ключевым словам, но и по контексту и смыслу.
-	Агрегаторы новостей и обзоров. NLP может считывать и обрабатывать огромное коли-
чество новостей и статей, выделяя ключевую информацию и предоставляя сводки или краткие
обзоры. Это позволяет людям быстро ознакомиться с событиями и трендами, даже если вре-
мени на чтение длинных текстов ограничено.
-	Поиск в больших объемах текстов. В корпоративной среде, аналитика и поиск инфор-
мации могут быть критически важными задачами. NLP позволяет автоматически обрабаты-
вать и анализировать большие объемы текстов, что упрощает нахождение необходимой инфор-
мации.
-	Анализ мнений и отзывов. Большое количество отзывов и комментариев находится в
текстовом формате. NLP помогает автоматически анализировать этот контент, выделяя сен-
тимент, тенденции и важные моменты, что может быть полезно для бизнеса и маркетинга.
NLP играет ключевую роль в улучшении способов доступа к информации в интернете.
Это делает процесс поиска и агрегации информации более удобным, эффективным и интел-
лектуально обогащенным, что в итоге повышает качество взаимодействия человека с инфор-
мационными ресурсами.
3.	Машинный перевод:
В современном мире, где международные связи становятся все более плотными, свобод-
ный обмен информацией между разными культурами и на разных языках становится ключевой
задачей. Однако различия в языках могут создавать языковой барьер, затрудняя понимание и
коммуникацию между людьми разных национальностей.
В этом контексте обработка естественного языка (NLP) выходит на передний план как
технология, способствующая разрыву этого барьера и стимулирующая межкультурный обмен.
Автоматические системы машинного перевода, разрабатываемые с использованием NLP, спо-
собны переводить тексты с одного языка на другой, сохраняя смысл и контекст. Продвижения
в области машинного перевода, такие как технология трансформеров, позволяют создавать
более точные и естественные переводы, уменьшая языковой барьер между людьми.
Кроме того, компании и разработчики могут использовать NLP для адаптации своего
контента и продуктов к разным языкам и культурам. Это важно не только для внешней ком-
муникации, но и для предоставления качественного опыта пользователя в разных частях мира.
Развитие технологий NLP и компьютерного зрения позволяет создавать мультимодаль-
ные переводчики, которые способны переводить не только текст, но и изображения, звуковые
сигналы и видео. Это улучшает возможности взаимодействия между людьми, говорящими на
разных языках.
Наконец, NLP играет важную роль в образовательных проектах и культурном обмене.
Платформы для онлайн-курсов и образовательных ресурсов могут использовать машинный
перевод для расширения своей аудитории и достижения учащихся из разных стран.
В итоге, благодаря технологиям NLP и автоматическим системам машинного перевода,
языковой барьер уменьшается, что способствует свободному обмену идеями, культурой, зна-
7
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
нием и информацией между разными культурами. Это поднимает культурный обмен на новый
уровень, делая его более доступным, интересным и важным для общества в целом.
4.	Анализ тональности и настроений:
Понимание тональности текста - это существенный аспект для различных сфер деятель-
ности, таких как бизнес, социальные медиа и маркетинг. Нейронные сети и методы обработки
естественного языка (NLP) играют важную роль в этом процессе, позволяя автоматически ана-
лизировать отзывы, комментарии и обсуждения, что в свою очередь помогает оценивать обще-
ственное мнение и восприятие.
Бизнес и маркетинг используют анализ тональности текстов для оценки реакции клиен-
тов на продукты и услуги. Автоматическая обработка большого объема отзывов и коммента-
риев позволяет компаниям более точно понимать, как их продукты оцениваются клиентами.
Это может помочь в улучшении качества продукции, а также в адаптации маркетинговых стра-
тегий.
Социальные медиа являются ещё одной областью, где анализ тональности текста имеет
большое значение. Бренды, знаменитости и обычные пользователи активно общаются в соци-
альных сетях, оставляя комментарии, рецензии и отзывы. Автоматический анализ помогает
определить, как публика реагирует на конкретные события, новости или продукты, что позво-
ляет принимать более информированные решения.
Более того, анализ тональности текста может быть использован для мониторинга обще-
ственного мнения и предсказания трендов. Это может быть полезно для прогнозирования
изменений на рынке, выявления возможных кризисов и понимания общественных настроений.
Суммируя, NLP открывает перед бизнесом, социальными медиа и маркетингом новые
возможности для более глубокого и точного анализа текстов и определения их тонально-
сти. Это позволяет более эффективно взаимодействовать с аудиторией, улучшать продукты и
услуги, а также более четко выстраивать стратегии на основе общественных реакций.
5.	Генерация контента:
Обработка естественного языка (NLP) стала неотъемлемой частью современных техно-
логий, позволяя автоматизировать и упростить создание текстового контента во многих обла-
стях. Этот аспект особенно интересен в сферах, где требуется большой объем текста, начиная
от новостных публикаций и заканчивая креативными проектами.
Автоматическая генерация новостей и статей.
С помощью NLP возможно создание текстовых статей и новостных сообщений без необ-
ходимости полного участия человека. Нейронные сети могут анализировать большие объемы
данных, извлекать ключевые факты и события, а затем формировать их в структурированный
и читаемый текст. Это может быть полезно, например, для автоматического генерирования
финансовых отчетов, спортивных новостей или погодных прогнозов.
Создание контента для маркетинга.
NLP позволяет создавать тексты для маркетинговых материалов, таких как рекламные
слоганы, описания продуктов, блог-посты и рассылки. С помощью алгоритмов NLP можно
создавать контент, который затрагивает интересы целевой аудитории, делая маркетинг более
персонализированным и эффективным.
Креативные проекты и искусство.
NLP может быть использовано для создания художественных текстов, стихотворений,
историй и даже музыкальных текстов. Нейросети могут анализировать структуры и стили раз-
личных авторов, а затем генерировать тексты в подобных стилях. Это открывает двери для
новых форм искусства и экспериментов с креативными идеями.
Создание контента для социальных медиа.
8
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Автоматически сгенерированный контент может быть использован для заполнения соци-
альных медиа-профилей компаний, публикации регулярных обновлений или даже создания
мемов и смешных картинок с подписями.
Важно отметить, что хотя NLP дает возможность автоматически создавать текстовый
контент, человеческое вмешательство и контроль могут оставаться необходимыми. Помимо
творческих проектов, алгоритмы NLP могут использоваться для предварительной генерации
текстов, которые затем могут быть доработаны и отредактированы специалистами в соответ-
ствии с конкретными целями и стандартами.
6.	Медицинская диагностика и исследования:
Обработка естественного языка (NLP) играет существенную роль в области здравоохра-
нения, где большие объемы медицинских текстов требуют детального анализа и интерпрета-
ции. Эта технология применяется для обработки медицинских записей, статей, клинических
исследований и других текстовых данных, что влияет на улучшение диагностики и научных
исследований в медицине.
Автоматическая обработка медицинских текстов с помощью NLP позволяет:
-	Извлекать информацию из медицинских записей: Медицинские данные, такие как исто-
рии болезни, результаты тестов и отчеты о лечении, часто представлены в текстовой форме.
NLP позволяет автоматически извлекать важные медицинские факты и события из этих запи-
сей, что помогает врачам и исследователям быстрее обнаруживать паттерны и изменения в
здоровье пациентов.
-	Поддерживать клинические исследования: В больших масштабах клинических иссле-
дований сбор и анализ данных может быть огромной задачей. NLP может помочь автомати-
зировать процессы обработки текстовых данных, ускоряя анализ и выявление статистически
значимых результатов.
-	Улучшать точность диагностики: NLP способствует анализу большого объема меди-
цинских публикаций и исследований, что позволяет врачам получать обновленную информа-
цию о симптомах, лечении и прогнозах различных заболеваний. Это может повысить качество
диагностики и выбора оптимальных методов лечения.
-	Мониторинг здоровья пациентов: NLP может быть использовано для анализа тексто-
вых данных, собранных от пациентов через вопросники или онлайн-журналы здоровья. Это
позволяет врачам исследовать долгосрочные тенденции в здоровье и реагировать на них.
-	Оптимизировать медицинскую документацию: В больницах и клиниках меди-
цинская документация может быть объемной и сложной. NLP может использо-
ваться для автоматической категоризации и аннотации медицинских записей, что улуч-
9
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
организацию и доступ к данным.
7.	Именованные сущности (NER):
Задача извлечения именованных сущностей (NER) в обработке естественного языка
(NLP) является фундаментальной и важной частью многих приложений, связанных с анализом
текстовых данных. В этой задаче нейронные сети выявляют и классифицируют именованные
сущности в тексте, что позволяет извлекать структурированную информацию из неструктури-
рованных текстов. Вот более подробное объяснение этой задачи:
Что такое именованные сущности (NER)?
Именованные сущности - это конкретные слова или фразы в тексте, которые представ-
ляют собой уникальные имена или метки. Эти имена могут включать в себя:
-	Имена людей: Например, "Джон Смит".
-	Названия организаций: Например, "Google" или "Международный Красный Крест".
-Местоположения: Например, "Париж" или "Миссисипи".
10
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
-	Даты: Например, "10 марта 1990 года".
-	Валюты: Например, "$100" или "1,000 евро".
-	Проценты: Например, "20%" или "50 процентов".
-	Ключевые события: Например, "Вторая мировая война".
-	Продукты и бренды: Например, "iPhone" или "Coca-Cola".
Извлечение именованных сущностей имеет большое значение для разных задач NLP и
информационного поиска:
Структурированная информация: Позволяет преобразовать неструктурированный текст
в структурированные данные, что облегчает поиск и анализ информации.
Информационный поиск: Улучшает качество поисковых систем, позволяя точнее нахо-
дить источники или документы, содержащие конкретные именованные сущности.
Анализ социальных медиа: Помогает в анализе обсуждений организаций, событий и пер-
сон в социальных сетях.
Автоматическое создание баз данных: Позволяет автоматически заполнять базы данных
или справочники данными из текстовых источников.
Именованные сущности - это ключевой элемент для понимания и анализа текстовых
данных, и их извлечение с помощью нейросетей существенно улучшает возможности автома-
тической обработки текста в различных областях, включая информационный поиск, анализ
социальных медиа и автоматическое создание баз данных.
8.	Автоматическая суммаризация:
Автоматическая суммаризация - это задача, в которой нейросети могут создавать крат-
кие и информативные резюме больших текстовых документов. Этот процесс позволяет выде-
лить наиболее важные и значимые аспекты текста, удалив при этом избыточную или менее
важную информацию. Автоматическая суммаризация имеет ряд важных применений:
1.	Обзоры новостей: Новостные агентства и интернет-платформы могут использовать
автоматическую суммаризацию, чтобы предоставлять читателям краткие обзоры главных
событий и новостей из различных источников.
2.	Анализ научных статей: Исследователи и ученые могут использовать автоматическую
суммаризацию для быстрого изучения содержания научных статей и исследований, что помо-
гает в научной работе и литературном обзоре.
3.	Извлечение ключевых моментов из текста: Автоматическая суммаризация может быть
полезной для выявления ключевых фактов, событий или информации из текста, что упрощает
принятие решений и анализ текстовых данных.
Использование нейросетей для автоматической суммаризации позволяет создавать более
точные и информативные краткие версии текста, что может быть очень полезно в областях, где
требуется обработка и анализ больших объемов текстовой информации.
9.	Чат-боты:
Чат-боты - это компьютерные программы, которые разработаны для автоматического
взаимодействия с пользователями на естественном языке. Они могут выполнять разнообраз-
ные задачи, от ответов на часто задаваемые вопросы до выполнения более сложных функций,
таких как заказ продуктов или бронирование билетов. Нейронные сети играют ключевую роль
в разработке и функционировании чат-ботов. Рассмотрим подробнее об их применении:
1.	Архитектуры нейронных сетей в чат-ботах**:
-	Рекуррентные нейронные сети (RNN): RNN часто используются в чат-ботах для обра-
ботки последовательности вопросов и ответов. Они могут хранить контекст предыдущих
вопросов и использовать этот контекст для формирования более информативных ответов.
-	Сверточные нейронные сети (CNN): CNN могут использоваться для обработки текста,
выявления ключевых фраз и выделения важных элементов в тексте.
11
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
-	Трансформеры, такие как BERT или GPT, стали популярными в чат-ботах благодаря
своей способности учитывать контекст и генерировать более человекоподобные ответы.
2.	Обучение нейронных сетей для чат-ботов:
-	Обучение с учителем: В некоторых случаях чат-боты могут быть обучены на большом
корпусе чатов с людьми, чтобы научиться отвечать на типичные вопросы и запросы. Этот метод
требует большого объема данных и времени на обучение.
-	Обучение с подкреплением: В других случаях чат-боты могут использовать метод обу-
чения с подкреплением, где они получают обратную связь от пользователей и настраивают свои
ответы на основе успешных взаимодействий.
3.	Применение чат-ботов
-	Обслуживание клиентов: Чат-боты часто используются компаниями для предоставле-
ния быстрого и эффективного обслуживания клиентов, отвечая на вопросы, уточняя инфор-
мацию о продуктах и услугах, а также решая проблемы клиентов.
-	Онлайн-торговля: Чат-боты могут помочь пользователям выбрать продукты, советовать
товары и даже обрабатывать заказы и платежи.
-	Образование и консультирование: В образовании и консультационных услугах чат-боты
могут предоставлять информацию, решать задачи и помогать в обучении.
-	Развлечения и развлекательные приложения: Чат-боты используются в играх и раз-
влекательных приложениях для взаимодействия с пользователем и создания интересного кон-
тента.
-	Системы управления: Чат-боты также используются для управления умными домами,
заказа такси, бронирования билетов и других задач автоматизации.
Чат-боты, поддерживаемые нейронными сетями, стали важной частью многих сфер биз-
неса и обслуживания клиентов. Они позволяют компаниям автоматизировать часть обслужи-
вания и улучшить взаимодействие с пользователями, обеспечивая более быстрый и эффектив-
ный способ получения информации и решения задач.
Таким образом, NLP играет важную роль в улучшении диагностики, исследований и
общей эффективности здравоохранения, помогая обрабатывать и анализировать огромные
объемы медицинских текстовых данных.
В этой книге мы будем исследовать, как нейронные сети, являющиеся одной из самых
мощных и актуальных технологий искусственного интеллекта, применяются для решения
задач обработки естественного языка. Наше путешествие начнется с основ, и мы увидим, как
эти нейросети способны преобразовать текст в понимание, анализ и даже творчество.
12
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Глава 2: Основы нейронных сетей для NLP
2.1. Обзор архитектур нейросетей, применяемых в
NLP, включая рекуррентные и сверточные модели
Обработка естественного языка (NLP) представляет собой широкую область, где ней-
ронные сети добились значительных успехов. В NLP используются разнообразные архитек-
туры нейросетей, которые позволяют обрабатывать текстовую информацию. Давайте рассмот-
рим две основные архитектуры: рекуррентные нейронные сети (RNN) и сверточные нейронные
сети (CNN).
Рекуррентные нейронные сети (RNN)
RNN представляют собой мощный класс архитектур, разработанный для обработки
последовательных данных, таких как текст, временные ряды и аудиосигналы. Основная осо-
бенность RNN заключается в том, что они обладают обратными связями, которые позволяют
информации из предыдущих шагов влиять на текущие вычисления. Это делает RNN особенно
подходящими для задач, где важен контекст и зависимость между данными в разных частях
последовательности.
Основные компоненты RNN включают в себя:
1. Скрытое состояние (Hidden State): Скрытое состояние является одной из ключе-
вых концепций в рекуррентных нейронных сетях (RNN). Оно представляет собой внутреннее
состояние сети, которое аккумулирует информацию о предыдущих элементах в последователь-
ности. Давайте подробнее рассмотрим этот концепт:
-	Основное предназначение:
Скрытое состояние в RNN служит для сохранения и передачи информации о контексте
последовательности данных. Каждый элемент (например, слово в тексте) последовательности
влияет на состояние сети, и это состояние обновляется с каждым новым элементом. Таким
образом, скрытое состояние может содержать информацию о том, что произошло в прошлом,
и влиять на то, как будет обработан следующий элемент.
-	Функция скрытого состояния:
Скрытое состояние RNN можно представить как вектор, который хранит информацию,
актуальную на текущем этапе обработки последовательности. Этот вектор может включать в
себя разнообразную информацию, в зависимости от конкретной задачи:
*История: Скрытое состояние может содержать информацию о предыдущих элементах
последовательности, что делает его способным сохранять контекст.
* Зависимости: Состояние может отражать зависимости и взаимосвязи между элемен-
тами последовательности, например, какие слова в тексте связаны между собой.
*Контекст: В зависимости от задачи, скрытое состояние может содержать контекстную
информацию, такую как смысл предложения или текста.
-	Обновление скрытого состояния:
Обновление скрытого состояния происходит на каждом шаге обработки элемента после-
довательности. Это обновление определяется архитектурой сети и весами, которые подбира-
ются в процессе обучения.
-	Использование скрытого состояния:
Скрытое состояние может использоваться в различных задачах. Например, в задаче
машинного перевода, скрытое состояние может содержать информацию о предыдущих словах
в исходном предложении и влиять на выбор следующего слова в переводе. В анализе тональ-
13
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
ности текста, скрытое состояние может представлять собой агрегированную информацию о
предыдущих словах и помогать определить общий тон текста.
-	Проблема затухания градиентов:
Важно отметить, что у классических RNN есть проблема затухания градиентов, которая
может привести к утере информации о более давних элементах последовательности. Это огра-
ничение привело к разработке более сложных архитектур RNN, таких как LSTM и GRU, кото-
рые способны эффективнее работать с долгосрочными зависимостями в данных.
Скрытое состояние в RNN играет важную роль в обработке последовательных данных и
позволяет сетям учитывать контекст и зависимости между элементами в последовательности.
Различные модификации RNN, такие как LSTM и GRU, были разработаны для устранения
ограничений и улучшения способности моделей к обработке более долгих и сложных после-
довательностей.
Для наглядного представления скрытого состояния в рекуррентных нейронных сетях
(RNN), давайте представим ситуацию, связанную с обработкой текстовых данных, чтобы
понять, как это работает.
Представьте, что у нас есть следующее предложение: "Сегодняшняя погода очень хоро-
шая." Мы хотим использовать RNN для анализа тональности этого предложения и определе-
ния, положительное оно или отрицательное.
1.	Инициализация скрытого состояния:
На первом шаге обработки этого предложения скрытое состояние инициализируется
некоторым начальным значением, например, нулевым вектором. Это начальное состояние
несет в себе информацию о предыдущих шагах, но на этом этапе оно пустое.
2.	Обработка слов поочередно:
Теперь мы начинаем обрабатывать слова в предложении поочередно, шаг за шагом. Для
каждого слова RNN обновляет свое скрытое состояние, учитывая информацию о предыдущих
словах и текущем слове. На этом этапе RNN может учитывать, что "Сегодняшняя" и "погода"
идут перед "очень" и "хорошая", и что они могут влиять на общий смысл предложения.
3.	Агрегация информации:
После обработки всех слов в предложении скрытое состояние будет содержать инфор-
мацию, учитывающую контекст всего предложения. Это состояние может отражать, что весь
контекст в данном предложении указывает на положительную тональность.
4.	Выдача результата:
Наконец, RNN может использовать это скрытое состояние для определения тональности
предложения, и, например, классифицировать его как "положительное".
Исходное состояние скрытого состояния (шаг 1) и его изменение по мере обработки каж-
дого слова (шаги 2 и 3) - это ключевые элементы работы RNN в обработке текстовых дан-
ных. Это позволяет модели учитывать зависимости между словами и контекст, что делает RNN
мощными инструментами в NLP.
Затем, чтобы понять, как работают более продвинутые архитектуры, такие как LSTM и
GRU, можно представить их как улучшенные версии RNN с более сложными механизмами
обновления скрытого состояния, которые позволяют им эффективнее учитывать долгосрочные
зависимости в данных.
Для реализации рекуррентной нейронной сети (RNN) в коде на Python с использованием
библиотеки глубокого обучения TensorFlow, можно следовать следующему шаблону. В данном
примере будет использован простой пример классификации текста с использованием RNN:
"python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Embedding, SimpleRNN, Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential
14
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
#	Пример текстовых данных для обучения
texts = ["Сегодняшняя погода очень хорошая.", "Дождь идет весь день.", "Ветер сильный,
но солнце светит."]
labels = [1, О, 1] # 1 - положительное, 0 - отрицательное
#	Создание токенизатора и преобразование текста в последовательности чисел
tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
#	Паддинг последовательностей для обеспечения одинаковой длины
max_sequence_length = max([len(seq) for seq in sequences])
sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=max_sequence_length)
#	Создание модели RNN
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=len(tokenizer.word_index) +	1, output_dim=64,
input_length=max_sequence_length))
model.add(SimpleRNN(32))
model.add(Dense(l, activation='sigmoid')) # Бинарная классификация
#	Компиляция модели
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
#	Обучение модели
model.fit(sequences, labels, epochs=10, batch_size=l)
#	Пример тестовых данных для предсказания
test_texts = ["Завтра будет солнечно.", "Дождь мне не нравится."]
test_sequences = tokenizer. texts_to_sequences(test_texts)
test_sequences = pad_sequences(test_sequences, maxlen=max_sequence_length)
#	Предсказание классов
predictions = model.predict(test_sequences)
for i, text in enumerate(test_texts):
sentiment = "положительное" if predictions[i] > 0.5 else "отрицательное"
print(f"Текст: {text}, Прогноз тональности: {sentiment}")
Этот код демонстрирует базовую реализацию RNN для задачи анализа тональности тек-
ста. Важно отметить, что в реальных приложениях могут использоваться более сложные архи-
тектуры и данные.
2.	Обратные связи (Feedback Loops):
Обратные связи (Feedback Loops) представляют собой ключевой механизм в рекуррент-
ных нейронных сетях (RNN) и других последовательных моделях машинного обучения. Эти
обратные связи обеспечивают возможность информации циркулировать между различными
моментами времени в последовательности данных, позволяя предыдущим шагам влиять на
текущие вычисления. Давайте более подробно разберемся, как это работает:
1.	Последовательные данные:
Обратные связи особенно полезны при работе с последовательными данными, такими
как тексты, временные ряды или аудиосигналы, где значения зависят от предыдущих значений.
2.	Скрытое состояние:
Основной механизм обратной связи в RNN заключается в использовании скрытого состо-
яния (Hidden State). На каждом временном шаге RNN обновляет свое скрытое состояние с
учетом текущего входа и предыдущего состояния.
15
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
3.	Информация о контексте:
Скрытое состояние сохраняет информацию о предыдущих элементах последовательно-
сти. Это позволяет модели учитывать контекст и зависимости между данными в разных частях
последовательности.
4.	Пример работы:
Давайте представим следующую последовательность слов: "Я ел бутерброд. Затем я
выпил чашку кофе." В контексте обратных связей, RNN начнет с анализа слова "Я", и его скры-
тое состояние будет содержать информацию о нем. Когда сеть перейдет к слову "ел", скрытое
состояние будет учитывать и слово "Я", и слово "ел". Затем, когда сеть дойдет до "бутерброд",
скрытое состояние будет содержать информацию о всех трех предыдущих словах. Это позво-
ляет модели понимать, что "ел" - это глагол, относящийся к действию, начатому в предыдущем
предложении.
5.	Затухание и взрыв градиентов:
Важно отметить, что обратные связи также могут быть источником проблем, таких как
затухание и взрыв градиентов. Если градиенты становятся слишком большими (взрыв градиен-
тов) или слишком маленькими (затухание градиентов), обучение RNN может стать затрудни-
тельным. Для решения этой проблемы были разработаны модификации RNN, такие как LSTM
и GRU, которые эффективнее управляют обратными связями и градиентами.
Обратные связи и скрытое состояние позволяют RNN учитывать контекст и зависимости
в последовательных данных, что делает их мощными инструментами в обработке текста, аудио
и других последовательных данных.
Для наглядности работы обратных связей (Feedback Loops) в рекуррентных нейронных
сетях (RNN), давайте представим упрощенную аналогию. Допустим, у нас есть "ум" с каран-
дашом, который пытается решить математическую задачу, но его способность решать задачи
основывается на информации, которую он имеет о предыдущих задачах. Это можно предста-
вить следующим образом:
Первая задача: Ум начинает решать математическую задачу: 2 + 2. Он записывает резуль-
тат, равный 4, на листе бумаги.
Обратная связь: Теперь, когда ум попытается решить следующую задачу, он видит
результат предыдущей задачи на своей записи. Это дает ему контекст и информацию для реше-
ния следующей задачи.
Вторая задача: 3 + 3. Ум видит, что в предыдущей задаче было 2 + 2 = 4. Это важная
информация, которая позволяет ему сделать вывод о том, как правильно решить новую задачу.
Он записывает результат 6 на бумаге.
Продолжение обратных связей: Процесс продолжается. Каждая задача дополняет записи
ума, и он использует информацию из предыдущих задач для решения новых задач.
Таким образом, информация из предыдущих задач (или моментов времени) влияет на
текущие вычисления и помогает уму (или нейронной сети) учитывать контекст и зависимо-
сти между задачами (или данными) в последовательности. Это аналогия к тому, как обратные
связи в RNN позволяют модели учитывать контекст и зависимости в последовательных дан-
ных, обновляя скрытое состояние на каждом временном шаге.
3.	Параметры, обучаемые сетью:
Параметры, обучаемые сетью, играют критическую роль в работе рекуррентных ней-
ронных сетей (RNN). Эти параметры являются настраиваемыми переменными, которые сеть
использует для адаптации к конкретной задаче путем оптимизации их с использованием мето-
дов, таких как градиентный спуск. Вот подробное объяснение этого концепта:
1.	Параметры сети:
16
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
-	Веса (Weights): Веса связей между нейронами внутри RNN. Эти веса определяют, как
информация передается от одного нейрона к другому и как она обновляется на каждом вре-
менном шаге.
-	Смещения (Biases): Смещения добавляются к взвешенной сумме входов, перед приме-
нением активационной функции, и могут управлять смещением активации нейронов.
2.	Инициализация параметров: Параметры RNN обычно инициализируются случайными
значениями перед началом обучения. Эти начальные значения могут быть заданы случайным
образом или с использованием различных методов инициализации весов.
3.	Обучение сети: Во время обучения RNN параметры модели настраиваются для мини-
мизации функции потерь (loss function) на тренировочных данных. Это происходит с исполь-
зованием методов оптимизации, таких как градиентный спуск (gradient descent).
4.	Градиентный спуск - это оптимизационный метод, который используется для обновле-
ния параметров сети на каждом этапе обучения. Он вычисляет градиент (производные) функ-
ции потерь по параметрам сети и обновляет параметры в направлении, которое минимизирует
функцию потерь.
5.	Итерации обучения: Обучение RNN происходит итеративно на множестве трениро-
вочных данных. На каждой итерации параметры обновляются таким образом, чтобы умень-
шить ошибку модели на тренировочных данных.
6.	Результат обучения: После завершения обучения параметры RNN настроены таким
образом, чтобы модель могла делать предсказания на новых данных, которые она ранее не
видела.
7.	Тонкая настройка: Важно отметить, что оптимизация параметров RNN - это искус-
ство, и существует много методов для тонкой настройки параметров и параметров оптимиза-
ции, чтобы достичь лучшей производительности на конкретной задаче.
Параметры, обучаемые сетью, позволяют RNN адаптироваться к различным задачам и
данным, делая их мощным инструментом для разнообразных задач, связанных с последова-
тельными данными, включая обработку текста, анализ временных рядов и многое другое.
Давайте рассмотрим пример использования обучаемых параметров в нейронной сети на
языке Python с использованием библиотеки TensorFlow. В этом примере мы создадим простую
RNN для задачи прогнозирования временных рядов.
"python
import numpy as пр
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import SimpleRNN, Dense
#	Генерируем пример временного ряда
np.random.seed(O)
n_steps = 100
time = np.linspace(O, 10, n_steps)
series = 0.1 * time + np.sin(time)
#	Подготавливаем данные для обучения RNN
n_steps = 30 # количество временных шагов в одной последовательности
n_samples = len(series) - n_steps
X = [series[i:i+n_steps] for i in range(n_samples)]
у = series[n_steps:]
X = np.array(X).reshape(-l, n_steps, 1)
у = np.array(y)
#	Создаем модель RNN
model = Sequential!)
17
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
model.add(SimpleRNN(10, activation="relu", input_shape=[n_steps, 1]))
model.add(Dense( 1))
#	Компилируем модель
model.compile(optimizer="adam", loss="mse")
#	Обучаем модель
model.fit(X, у, epochs=10)
#	Делаем прогноз на будущее
future_steps =10
future_x = X[-l,:]
future_predictions = []
for _ in range(future_steps):
future_pred = model.predict(future_x.reshape(l, n_steps, 1))
future_predictions. append(future_pred [0,0])
future_x = np.roll(future_x, shift=-1)
future_x[-l] = future_pred[O, 0]
#	Выводим результаты
import matplotlib.pyplot as pit
plt.plot(np.arange(n_steps), X[-l,0], label="Исходные данные")
plt.plot(np.arange(n_steps, n_steps+future_steps), future_predictions, label="Прогноз")
р1Гх1аЬе1("Временной шаг")
pit .ylabel(" Значение")
plt.legend()
plt.show()
18
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Значение
1.0 -
0.5 -
0.0 -
т
т
т
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
В этом примере:
-	Мы создаем простую RNN с одним слоем, который прогнозирует следующее значение
временного ряда на основе предыдущих значений.
-	Обучаем модель с использованием оптимизатора "adam" и функции потерь
"mse" (Mean Squared Error).
-	Затем делаем прогнозы на несколько временных шагов вперед, обновляя входные дан-
ные с учетом предсказанных значений.
На результате кода, который вы предоставили, мы видим следующее:
1. Исходные данные (синяя линия): Это начальная часть временного ряда, который был
сгенерирован. В данном случае, это линейная функция (0.1 * time) с добавленными синусои-
дальными колебаниями (np.sin(time)).
2. Прогноз (оранжевая линия): Это результаты прогноза, сделанные моделью RNN на
будущее. Модель обучается на исходных данных и затем пытается предсказать значения вре-
менного ряда на заданное количество временных шагов вперед (future_steps).
Из этой визуализации видно, как модель RNN пытается аппроксимировать исходный вре-
менной ряд и делает прогнозы на основе предыдущих значений. Оранжевая линия отображает
прогнозируемую часть временного ряда на будущее.
Завершив обучение и сделав прогнозы, вы можете визуально оценить, насколько хорошо
модель справилась с задачей прогнозирования временного ряда.
В этом примере обучаемые параметры модели - это веса и смещения в слое RNN и в
слое Dense. Модель настраивает эти параметры в процессе обучения, чтобы минимизировать
ошибку прогноза временного ряда.
Обучаемые параметры позволяют модели адаптироваться к данным и находить законо-
мерности, что делает их мощным инструментом для разнообразных задач машинного обуче-
ния.
Однако RNN имеют несколько ограничений, из которых наиболее значимой является
проблема затухания градиентов (vanishing gradients). Эта проблема заключается в том, что
при обучении RNN градиенты (производные функции потерь по параметрам сети) могут ста-
новиться очень маленькими, особенно на длинных последовательностях. Это затрудняет обу-
чение, поскольку сеть может "забывать" информацию о давно прошедших событиях в после-
довательности.
Для решения проблемы затухания градиентов были разработаны более продвинутые
архитектуры RNN:
Long Short-Term Memory (LSTM):
Long Short-Term Memory (LSTM) - это одна из наиболее популярных архитектур в обла-
сти рекуррентных нейронных сетей (RNN). Она разработана для работы с последовательными
данными и способна эффективно учитывать долгосрочные зависимости в данных. Давайте
подробнее разберем, как работает LSTM:
Специальные ячейки LSTM: Основная особенность LSTM заключается в использовании
специальных ячеек памяти, которые позволяют сохранять и извлекать информацию из про-
шлых состояний. Эти ячейки состоят из нескольких внутренних гейтов (гейт - это устройство,
которое решает, какая информация должна быть сохранена и какая должна быть проигнори-
рована).
Забывающий гейт (Forget Gate): Этот гейт определяет, какая информация из прошлых
состояний следует забыть или удалить из памяти ячейки. Он работает с текущим входом и
предыдущим состоянием и выдает значение от 0 до 1 для каждой информации, которая ука-
зывает, следует ли ее забыть или сохранить.
20
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Входной гейт (Input Gate): Этот гейт определяет, какая информация из текущего входа
должна быть добавлена в память ячейки. Он также работает с текущим входом и предыдущим
состоянием, и вычисляет, какие значения следует обновить.
Обновление памяти (Cell State Update): На этом этапе обновляется состояние памяти
ячейки на основе результатов забывающего гейта и входного гейта. Это новое состояние
памяти будет использоваться на следующем временном шаге.
Выходной гейт (Output Gate): Этот гейт определяет, какую информацию из текущего
состояния памяти следует использовать на выходе. Он учитывает текущий вход и предыдущее
состояние, чтобы определить, какую информацию передать на выход.
Долгосрочные зависимости: Благодаря специальным ячейкам и гейтам, LSTM способна
учитывать долгосрочные зависимости в данных. Она может эффективно хранить информацию
на протяжении многих временных шагов и извлекать ее, когда это необходимо.
Применение LSTM: LSTM широко используется в задачах, связанных с последова-
тельными данными, таких как обработка текста, анализ временных рядов, машинный пере-
вод, генерация текста и многие другие. Ее способность учитывать долгосрочные зависимости
делает ее мощным инструментом для анализа и моделирования последовательных данных.
Лучший способ понять, как работает Long Short-Term Memory (LSTM), - это применить
его на практике в рамках конкретной задачи. Давайте рассмотрим пример применения LSTM
для анализа временных рядов в Python с использованием библиотеки TensorFlow и библиотеки
pandas:
"python
import numpy as np
import tensorflow as tf
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as pit
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
#	Генерируем пример временного ряда (синусоида)
timesteps = np.linspace(O, 100, 400)
series = np.sin(timesteps)
#	Создаем датасет для обучения сети
df = pd.DataFrame({'timesteps': timesteps, 'series': series})
window_size = 10 # Размер окна для создания последовательных образцов
batch_size = 32 # Размер пакета
#	Функция для создания последовательных образцов из временного ряда
def create_sequences(series, window_size, batch_size):
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(series)
dataset = dataset.window(window_size + 1, shift=l, drop_remainder=True)
dataset = dataset.flat_map(lambda window: window.batch(window_size +1))
dataset = dataset.shuffle(1000).map(lambda window: (window[:-l], window[-l]))
dataset = dataset.batch(batch_size).prefetch(l)
return dataset
train_dataset = create_sequences(series, window_size, batch_size)
#	Создаем модель LSTM
model = Sequential [
LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=[None, 1]),
LSTM(50),
Dense(l)
])
21
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
#	Компилируем модель
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
#	Обучаем модель
model.fit(train_dataset, epochs= 10)
#	Делаем прогноз на будущее
future_timesteps = np.arange(100, 140, 1)
future_series = []
for i in range(len(future_timesteps) - window_size):
window = series[i:i + window_size]
prediction = model.predict(window[np.newaxis])
future_series. append(prediction [0,0])
#	Визуализируем результаты
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(timesteps, series, label="Исходный ряд", linewidth=2)
plt.plot(future_timesteps[:-window_size], future_series, label="Прогноз", linewidth=2)
рЙ.х1аЬе1("Время")
pit .ylabel(" Значение")
plt.legend()
plt.show()
Этот пример демонстрирует, как можно использовать LSTM для прогнози-
рования временных рядов. Мы создаем модель LSTM, обучаем ее на исходном
временном ряде и делаем прогнозы на будущее. Визуализация показывает, как
22
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
модель способна улавливать долгосрочные зависимости в данных и строить про-
0.5 -
а»
ф
ПЗ
0.0 -
-1.0
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
На результате данного примера мы видим следующее:
1.	Исходный временной ряд (синяя линия): Это синусоидальная волна, которая была сге-
нерирована как пример временного ряда.
2.	Прогноз модели (оранжевая линия): Это результаты прогноза, сделанные моделью
LSTM на будущее. Модель пытается предсказать значения временного ряда на основе преды-
дущих значений. Оранжевая линия отображает прогнозируемую часть временного ряда.
Из этой визуализации видно, что модель LSTM смогла захватить основные характери-
стики синусоидального временного ряда и предсказать его продолжение на будущее. Этот при-
мер демонстрирует, как LSTM может использоваться для анализа и прогнозирования времен-
ных рядов, а также как она учитывает долгосрочные зависимости в данных.
2.	Gated Recurrent Unit (GRU):
GRU (Gated Recurrent Unit) - это архитектура рекуррентных нейронных сетей (RNN),
которая, как вы сказали, является более легкой и вычислительно эффективной по сравнению
с LSTM (Long Short-Term Memory). GRU была разработана для решения проблемы затухания
градиентов, которая является одной из основных проблем при обучении RNN.
Вот основные характеристики GRU:
1.	Воротные механизмы (Gating Mechanisms): GRU также использует воротные меха-
низмы, как LSTM, но в упрощенной форме. У нее есть два ворота - ворот восстановления
(Reset Gate) и ворот обновления (Update Gate).
2.	Ворот восстановления (Reset Gate): Этот ворот решает, какую информацию из преды-
дущего состояния следует забыть. Если сброс (reset) равен 1, то модель забывает всю инфор-
мацию. Если сброс равен 0, то вся информация сохраняется.
3.	Ворот обновления (Update Gate): Этот ворот определяет, какая информация из нового
входа следует использовать. Если значение ворота обновления близко к 1, то новая инфор-
мация будет использоваться практически полностью. Если близко к 0, то новая информация
будет игнорироваться.
4.	Скрытое состояние (Hidden State): GRU также имеет скрытое состояние, которое пере-
дается от одного временного шага к другому. Однако, в отличие от LSTM, GRU не имеет
ячейки памяти, что делает ее более легкой.
5.	Затухание градиентов: GRU спроектирована так, чтобы бороться с проблемой затуха-
ния градиентов, которая может возникнуть при обучении глубоких RNN. Благодаря воротным
механизмам, GRU может регулировать поток информации и избегать слишком быстрого зату-
хания или взрывного увеличения градиентов.
6.	Применение: GRU часто применяется в задачах анализа текста, временных рядов и
других последовательных данных. Она обеспечивает хорошее соотношение между производи-
тельностью и сложностью модели, что делает ее популярным выбором во многих приложениях.
Главное преимущество GRU перед LSTM заключается в более низкой сложности и мень-
шем количестве параметров, что может быть важно при работе с ограниченными вычисли-
тельными ресурсами. Однако, стоит отметить, что LSTM всё равно остается более мощным в
решении некоторых сложных задач, требующих учета долгосрочных зависимостей.
Давайте рассмотрим пример кода, в котором используется GRU для анализа временного
ряда. В этом примере мы будем использовать библиотеку TensorFlow:
"python
import numpy as np
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as pit
#	Генерируем пример временного ряда (синусоида с шумом)
np.random.seed(O)
n_steps = 100
24
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
time = np.linspace(O, 10, n_steps)
series = 0.1 * time + np.sin(time) + np.random.randn(n_steps) * 0.1
#	Подготавливаем данные для обучения GRU
n_steps = 30 # количество временных шагов в одной последовательности
n_samples = len(series) - n_steps
X = [series[i:i+n_steps] for i in range(n_samples)]
у = series[n_steps:]
X = np.array(X).reshape(-l, n_steps, 1)
у = np.array(y)
#	Создаем модель GRU
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.GRU(10, activation="relu", input_shape=[n_steps, 1]),
tf .keras.layers.Dense( 1)
])
#	Компилируем модель
model.compile(optimizer="adam", loss="mse")
#	Обучаем модель
model.fit(X, у, epochs=10)
#	Делаем прогноз на будущее
future_steps =10
future_x = X[-l,:]
future_predictions = []
for _ in range(future_steps):
future_pred = model.predict(future_x.reshape(l, n_steps, 1))
future_predictions. append(future_pred [0,0])
future_x = np.roll(future_x, shift=-1)
future_x[-l] = future_pred[O, 0]
#	Выводим результаты
plt.plot(np.arange(n_steps), X[-l,:, 0], label="Исходные данные")
plt.plot(np.arange(n_steps, n_steps+future_steps), future_predictions, label="Прогноз")
р1Гх1аЬе1("Временной шаг")
pit .ylabel(" Значение")
plt.legend()
plt.show()
25
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
0.8 -
0.6 -
т
т
т
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
В этом коде мы создаем и обучаем модель GRU для анализа временного ряда, а затем
делаем прогнозы на будущее. Результаты прогнозирования отображаются на графике вместе
с исходными данными.
На результате кода вы увидите график, который содержит две линии:
1.	Исходные данные (синяя линия): Это начальная часть временного ряда, который был
сгенерирован. В данном случае, это синусоидальная волна с добавленным случайным шумом.
2.	Прогноз (оранжевая линия): Это результаты прогноза, сделанные моделью GRU на
будущее. Модель обучается на исходных данных и затем пытается предсказать значения вре-
менного ряда на заданное количество временных шагов вперед (future_steps).
Из этой визуализации можно оценить, насколько хорошо модель справилась с задачей
прогнозирования временного ряда. Оранжевая линия отображает прогнозируемую часть вре-
менного ряда на будущее. В зависимости от точности модели и сложности данных, результаты
могут быть близкими к исходным данным или иметь некоторую степень погрешности.
GRU может использоваться для анализа и прогнозирования временных рядов, учитывая
долгосрочные зависимости в данных.
3.	Bidirectional RNN (BiRNN):
Bidirectional RNN (BiRNN) - это архитектура рекуррентных нейронных сетей (RNN),
которая позволяет модели использовать информацию из прошлых и будущих состояний в
последовательности данных. Это значительно улучшает способность модели к пониманию кон-
текста и делает ее более мощной в анализе последовательных данных.
Вот ключевые особенности и принцип работы Bidirectional RNN:
1.	Двунаправленность (Bidirectionality): Основная идея заключается в том, чтобы иметь
два набора рекуррентных слоев - один, который проходит последовательность слева направо
(forward), и другой, который проходит последовательность справа налево (backward). Это поз-
воляет модели анализировать информацию как в прошлом, так и в будущем относительно теку-
щего временного шага.
2.	Объединение информации: После прохождения последовательности в обоих направ-
лениях, информация из обоих наборов рекуррентных слоев объединяется. Обычно это дела-
ется путем конкатенации или другой операции объединения. Это создает более богатое пред-
ставление данных, которое учитывает как контекст слева, так и контекст справа от текущего
временного шага.
3.	Улучшенное понимание контекста: Благодаря двунаправленному подходу, модель ста-
новится более способной понимать широкий контекст данных. Это особенно полезно в зада-
чах, где важны как предыдущие, так и последующие элементы в последовательности, напри-
мер, в обработке естественного языка (NLP), распознавании речи и анализе временных рядов.
4.	Применение: BiRNN может быть успешно применена во многих задачах, включая
именнованное сущности извлечение в тексте, машинный перевод, анализ эмоций в тексте, рас-
познавание речи и другие. Всюду где важен контекст, BiRNN может улучшить производитель-
ность модели.
Давайте рассмотрим пример задачи, в которой Bidirectional RNN (BiRNN) может
быть полезной, а затем проведем подробный разбор.
Задача: Сентимент-анализ текста
Цель задачи: Определить эмоциональную окраску (позитивную, негативную или ней-
тральную) текстового отзыва о продукте, услуге или событии.
Пример задачи: Допустим, у вас есть набор отзывов о фильмах, и вы хотите определить,
какие из них положительные, а какие - отрицательные.
Решение с использованием BiRNN:
27
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
1.	Подготовка данных: Начнем с подготовки данных. Ваши текстовые отзывы будут пред-
ставлены в виде последовательности слов. Каждое слово можно представить в виде вектора,
например, с использованием метода Word2Vec или других эмбеддингов. Затем тексты будут
преобразованы в последовательности векторов слов.
2.	Архитектура BiRNN: Затем мы создадим BiRNN для анализа текстовых отзывов.
BiRNN состоит из двух частей: RNN, который анализирует текст слева направо (forward),
и RNN, который анализирует текст справа налево (backward). Оба RNN объединяют свои
выводы.
3.	Обучение модели: На этом этапе мы разделим данные на обучающий, валидационный и
тестовый наборы. Затем мы обучим BiRNN на обучающем наборе, используя метки сентимента
(позитивный, негативный, нейтральный) как целевую переменную. Модель будет обучаться на
обучающих данных с целью научиться выявлять эмоциональную окраску текстов.
4.	Оценка модели: После обучения мы оценим производительность модели на валида-
ционном наборе данных, используя метрики, такие как точность, полнота, Fl-мера и др. Это
позволит нам оптимизировать гиперпараметры модели и выбрать лучшую модель.
5.	Прогнозирование: После выбора лучшей модели мы можем использовать ее для ана-
лиза новых отзывов и определения их сентимента.
Почему BiRNN полезна в этой задаче:
-	BiRNN может анализировать контекст текста с обеих сторон, что позволяет модели
учесть как контекст в начале текста, так и контекст в его конце. Это особенно полезно при
анализе длинных текстов, где важна общая смысловая зависимость.
-	Она позволяет учесть последовательность слов в тексте, что важно для анализа тексто-
вых данных.
-	BiRNN способна обнаруживать сложные зависимости и взаимодействия между словами
в тексте, что делает ее мощным инструментом для задачи сентимент-анализа.
В итоге, использование BiRNN в задаче сентимент-анализа текста позволяет модели
более глубоко понимать эмоциональную окраску текстов и делать более точные прогнозы.
Давайте представим пример кода для задачи сентимент-анализа текста с использованием
Bidirectional RNN (BiRNN) и библиотеки TensorFlow. Этот код будет простым примером и
не будет включать в себя полный процесс обработки данных, но он поможет вам понять, как
создать модель и провести обучение. Обратите внимание, что в реальном проекте вам потре-
буется более тщательно обработать данные и выполнить настройку модели.
"python
import numpy as пр
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, Bidirectional, LSTM, Dense
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
#	Подготовка данных (пример)
texts = ["Этот фильм был ужасным.", "Я очень доволен этим продуктом.", "Сюжет был
интересным."]
labels = [0, 1, 1] # 0 - негативный сентимент, 1 - позитивный сентимент
#	Токенизация текстов и преобразование в числовые последовательности
tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
word_index = tokenizer. word_index
#	Подготовка последовательностей к обучению
28
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
max_sequence_length = max([len(seq) for seq in sequences])
sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=max_sequence_length)
#	Создание модели BiRNN
model = Sequential!)
model.add(Embedding(len(word_index) + 1, 128, input_length=max_sequence_length))
model.add(Bidirectional(LSTM(64)))
model.add(Dense(l, activation='sigmoid'))
#	Компилирование модели
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
#	Обучение модели
X = np.array(sequences)
у = np.array(labels)
model.fit(X, y, epochs=5)
#	Прогнозирование
new_texts = ["Это лучший фильм, который я видел!", "Не стоит тратить время на это.",
"Продукт среднего качества."]
new_sequences = tokenizer. texts_to_sequences(new_texts)
new_sequences = pad_sequences(new_sequences, maxlen=max_sequence_length)
predictions = model.predict(new_sequences)
for i, text in eniimerate(new_texts):
sentiment = "позитивный" if predictions[i] > 0.5 else "негативный"
рппфГ'Текст: '{text}' - Сентимент: {sentiment}")
29
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Epoch 1/5
1/1 [======================
Epoch 2/5
1/1 [======================
Epoch 3/5
1/1 [======================
Epoch 4/5
1/1 [======================
Epoch 5/5
1/1 [======================
1/1 [======================
Текст: 'Это лучший фильм, к
Текст: 'Не стоит тратить вр
Текст: 'Продукт среднего ка
Результат выполнения кода, представленного выше, будет включать в себя обучение
модели на небольшом наборе данных (трех текстах) и прогнозирование сентимента для трех
новых текстов. Каждый из новых текстов будет ассоциирован с позитивным или негативным
сентиментом на основе предсказаний модели. Результаты будут выводиться на экран.
Этот вывод показывает результаты обучения модели (значения потерь и точности на каж-
дой эпохе обучения) и, затем, результаты прогнозирования сентимента для новых текстов.
Модель выдает "позитивный" или "негативный" сентимент на основе порогового значения
(обычно 0.5) для выхода сигмоидальной активации.
Этот код демонстрирует основные шаги, необходимые для создания BiRNN модели для
задачи сентимент-анализа текста. Ключевые моменты включают в себя токенизацию текстов,
преобразование их в числовые последовательности, создание BiRNN модели, обучение на обу-
чающих данных и прогнозирование на новых текстах.
30
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Обратите внимание, что этот код предоставляет базовый каркас, и в реальных проектах
вам потребуется более тщательная обработка данных, настройка гиперпараметров модели и
оценка производительности.
Однако, стоит отметить, что BiRNN более сложная архитектура с большим числом пара-
метров, чем обычные однонаправленные RNN, и поэтому требует больше вычислительных
ресурсов для обучения и выполнения.
RNN, LSTM и GRU широко применяются в NLP для решения задач, таких как машин-
ный перевод, анализ тональности текста, генерация текста и другие, где важен контекст и
последовательность данных. Они позволяют моделям учитывать зависимости между словами
и долгосрочные взаимосвязи в тексте, что делает их мощными инструментами для обработки
текстовых данных.
Рассмотрим еще одну задачу, в которой можно использовать Bidirectional RNN
(BiRNN). В этом примере мы будем решать задачу определения языка текста.
Пример задачи: Определение языка текста
Цель задачиЮпределить, на каком языке написан данный текст.
Пример задачи: У вас есть набор текстов, и вам нужно автоматически определить, на
каком языке каждый из них написан (например, английский, испанский, французский и т. д.).
Решение с использованием BiRNN:
1.	Подготовка данных: Вам нужно иметь набор данных с текстами, для которых известен
язык. Эти тексты должны быть предварительно обработаны и токенизированы.
2.	Архитектура BiRNN: Создаем модель BiRNN для анализа текста. BiRNN будет прини-
мать последовательности слов (токенов) из текстов и строить контекст как слева, так и справа от
текущего слова. В конце модели добавляем слой с количеством классов, равным числу языков.
3.	Обучение модели: Используйте размеченные данные для обучения модели. Модель
должна учиться выделять признаки из текста, которые характеризуют язык.
4.	Оценка модели: Оцените производительность модели на отложенных данных с помо-
щью метрик, таких как точность, полнота и Fl-мера, чтобы измерить ее способность опреде-
ления языка текста.
5.	Применение модели: После успешного обучения модель можно использовать для опре-
деления языка новых текстов.
Пример кода на Python с использованием TensorFlow и Keras для решения задачи опре-
деления языка текста с помощью BiRNN:
import numpy as пр
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Bidirectional, LSTM, Embedding, Dense
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.metrics import accuracy_score
#	Подготовка размеченных данных (в этом примере, данные просто для иллюстрации)
texts = ["Bonjour, comment qa va?", "Hello, how are you?", "jHola, сото estas?"]
labels = ["French", "English", "Spanish"]
#	Преобразуем метки в числа
label_encoder = LabelEncoder()
у = label_encoder.fit_transform(labels)
#	Создаем токенизатор и преобразуем тексты в последовательности чисел
31
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(texts)
word_index = tokenizer. word_index
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
#	Подготавливаем данные для модели, включая паддинг
max_sequence_length = max([len(seq) for seq in sequences])
padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=max_sequence_length)
#	Разделяем данные на обучающий и тестовый наборы
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(padded_sequences, у, test_size=0.2,
random_state=42)
#	Создаем модель BiRNN
model = Sequential!)
model.add(Embedding(input_dim=len(word_index) +	1, output_dim=100,
input_length=max_sequence_length))
model.add(Bidirectional(LSTM(50)))
model.add(Dense(len(set(y)), activation="softmax")) # Количество классов равно количе-
ству языков
#	Компилируем модель
model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy",	optimizer="adam",
metrics=[" accuracy"])
#	Обучаем модель
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_split=0.2)
#	Оцениваем модель на тестовых данных
y_pred = model.predict(x_test)
y_pred = np.argmax(y_pred, axis=l)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Точность: {accuracy:.4f}")
Epoch 1/10
1/1 [==============================] - 6s 6s/step - loss: 1.1120 - accuracy: 0.0000e+0
Epoch 2/10
1/1 [==============================] - 0s 64ms/step - loss: 1.0902 - accuracy: 1.0000
Epoch 3/10
1/1 [==============================] - 0s 43ms/step - loss: 1.0684 - accuracy: 1.0000
Epoch 4/10
1/1 [==============================] - 0s 59ms/step - loss: 1.0464 - accuracy: 1.0000
Epoch 5/10
1/1 [==============================] - 0s 44ms/step - loss: 1.0239 - accuracy: 1.0000
Epoch 6/10
1/1 [==============================] - 0s 66ms/step - loss: 1.0007 - accuracy: 1.0000
Epoch 7/10
1/1 [==============================] - 0s 62ms/step - loss: 0.9766 - accuracy: 1.0000
Epoch 8/10
1/1 [==============================] - 0s 60ms/step - loss: 0.9514 - accuracy: 1.0000
Epoch 9/10
1/1 [==============================] - 0s 60ms/step - loss: 0.9248 - accuracy: 1.0000
Epoch 10/10
1/1 [==============================] - 0s 44ms/step - loss: 0.8967 - accuracy: 1.0000
WARNING:tensorflow:6 out of the last 15 calls to <function Model.make_predict_function
1/1 [==============================] - is ls/step
Точность: 0.0000
В результате выполнения данного кода будет видно следующее:
1.	Модель BiRNN будет обучаться на предоставленных текстах для классификации на
языки.
32
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
2.	В конце каждой эпохи обучения будет выводиться информация о значении функции
потерь (loss) и метрике точности (accuracy) на обучающем и валидационном наборах данных.
Эти значения позволяют оценить процесс обучения модели.
3.	После завершения обучения модели будет выведена метрика точности (accuracy) на
тестовом наборе данных, которая покажет, насколько хорошо модель классифицирует языки
текстов.
4.	Обратите внимание на строки, где используется 'ргшДГ'Точность: {accuracy:.4f}")\
Здесь вы увидите точность классификации, округленную до четырех знаков после запятой, что
делает результаты более наглядными.
5.	В данном коде используется модель BiRNN для классификации текстов на три языка:
французский, английский и испанский. Тексты в переменной 'texts' представляют собой при-
меры текстов на этих языках.
Обратите внимание, что в данном коде используются данные, предоставленные для
иллюстрации, и они могут быть недостаточными для реальной задачи. Для более точных
результатов требуется больший объем данных и более разнообразные тексты на разных языках.
Далее, вы можете создать модель BiRNN и обучить ее на этом обучающем наборе данных,
а также протестировать ее на новых текстах для распознавания именованных сущностей.
Сверточные нейронные сети (CNN):
CNN, которые изначально разрабатывались для обработки изображений, также нашли
применение в NLP. Сверточные слои в CNN могут применяться к тексту так же, как они при-
меняются к изображениям, с учетом локальных контекстов. Это дало начало таким архитек-
турам, как Convolutional Neural Network for Text (CNN-text), и позволило обрабатывать тексты
в NLP:
-	Классификация текста:
Классификация текста с использованием сверточных нейронных сетей (CNN) - это мощ-
ный метод, который позволяет определять, к какой категории или метке относится текстовый
документ. В данном разделе мы рассмотрим этот процесс подробнее на примере. Предполо-
жим, у нас есть набор новостных статей, и наша задача - классифицировать их на несколько
категорий, такие как "Политика", "Спорт", "Экономика" и "Наука".
Шаги классификации текста с использованием CNN:
Подготовка данных:
-	Сначала необходимо собрать и подготовить набор данных для обучения и тестирова-
ния. Этот набор данных должен включать в себя тексты статей и соответствующие метки (кате-
гории).
Токенизация и векторизация:
-	Тексты статей нужно токенизировать, разбив их на слова или подслова (токены). Затем
каждый токен представляется вектором, например, с использованием методов word embedding,
таких как Word2Vec или GloVe. Это позволяет нейросети работать с числовыми данными вме-
сто текста.
Подготовка последовательностей:
-	Токенизированные тексты преобразуются в последовательности фиксированной
длины. Это важно для того, чтобы иметь одинаковую длину входных данных для обучения
модели.
Создание CNN модели:
-	Далее создается модель сверточной нейронной сети (CNN). Модель состоит из несколь-
ких слоев, включая сверточные слои и пулинг слои. Сверточные слои используются для извле-
чения признаков из текста, а пулинг слои уменьшают размерность данных.
33
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
-	После сверточных слоев добавляются полносвязные слои для классификации текста по
категориям.
Компиляция модели:
-	Модель компилируется с оптимизатором, функцией потерь и метриками. Функция
потерь обычно является категориальной кросс-энтропией для многоклассовой классифика-
ции, а метрикой может быть точность (accuracy).
Обучение модели:
-	Модель обучается на обучающем наборе данных в течение нескольких эпох. В процессе
обучения модель корректирует свои веса и настраивается для лучшей классификации текста.
Оценка и тестирование:
-	После обучения модель оценивается на тестовом наборе данных для оценки ее произ-
водительности. Метрики, такие как точность, полнота и Fl-мера, могут использоваться для
измерения качества классификации.
Применение модели:
-	После успешного обучения модель можно использовать для классификации новых тек-
стовых документов на категории.
Пример кода на Python с использованием библиотек TensorFlow и Keras для классифи-
кации текста с использованием CNN:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, ConvlD, GlobalMaxPoolinglD, Dense
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.metrics import accuracy_score
#	Подготовка размеченных данных (пример данных)
texts = ["Политика: новости о выборах", "Спорт: результаты чемпионата", "Экономика:
рост ВВП", "Наука: новое исследование"]
labels = ["Политика", "Спорт", "Экономика", "Наука"]
#	Преобразование меток в числа
label_encoder = LabelEncoder()
у = label_encoder.fit_transform(labels)
#	Токенизация и векторизация текстов
tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(texts)
word_index = tokenizer. word_index
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
#	Подготовка последовательностей и паддинг
max_sequence_length = max([len(seq) for seq in sequences])
padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=max_sequence_length)
#	Разделение на обучающий и тестовый наборы
x	_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(padded_sequences, у, test_size=0.2,
random_state=42)
#	Создание CNN модели
model = Sequential)
model.add(Embedding(input_dim=len(word_index) +	1, output_dim=100,
input_length=max_sequence_length))
34
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
model.add(ConvlD(128, 3, activation="relu")) # Изменено количество фильтров и размер
свертки
model.add(GlobalMaxPoolingl D())
model.add(Dense(len(set(y)), activation=" softmax"))
#	Компиляция модели
model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy",	optimizer="adam",
metrics=[" accuracy"])
#	Обучение модели
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_split=0.2)
#	Оценка модели
y_pred = model.predict(x_test)
y_pred = tf.argmax(y_pred, axis=l).numpy()
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
35
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
print(f" Точность:
Epoch 1/10
1/1 [==================
Epoch 2/10
1/1 [==================
Epoch 3/10
1/1 [==================
Epoch 4/10
1/1 [==================
Epoch 5/10
1/1 [==================
Epoch 6/10
1/1 [==================
Epoch 7/10
1/1 [==================
Epoch 8/10
1/1 [==================
Epoch 9/10
1/1 [==================
Epoch 10/10
1/1 [==================
1/1 [==================
Точность: 0.0000
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Результат выполнения кода, представленного выше, будет включать в себя точность клас-
сификации модели на тестовых данных. В коде это вычисляется с помощью следующей строки:
"python
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
'accuracy' - это значение точности, которое будет выведено на экран. Это число будет
между 0 и 1 и показывает, какой процент текстов в тестовом наборе был правильно классифи-
цирован моделью.
Интерпретация результата:
-	Если точность равна 1.0, это означает, что модель идеально классифицировала все тек-
сты в тестовом наборе и не допустила ни одной ошибки.
-	Если точность равна 0.0, это означает, что модель не смогла правильно классифициро-
вать ни один текст.
-	Если точность находится между 0.0 и 1.0, это показывает процент правильно класси-
фицированных текстов. Например, точность 0.8 означает, что модель правильно классифици-
ровала 80% текстов.
Важно помнить, что точность - это только одна из метрик, которые можно использовать
для оценки модели. Для полного понимания производительности модели также рекоменду-
ется рассмотреть другие метрики, такие как точность (precision), полнота (recall), Fl-мера (F1-
score) и матрица ошибок (confusion matrix), особенно если у вас есть несколько классов для
классификации.
Этот код демонстрирует основные шаги для создания и обучения CNN модели для клас-
сификации текста. Результатом будет точность классификации текстов на категории.
Достичь абсолютной точности (1.0) в реальных задачах классификации текста обычно
бывает сложно, так как тексты могут быть многозначными и содержать разнообразные вари-
анты фраз. Тем не менее, можно создать пример кода, где модель будет совершенно точно
классифицировать некоторые простые текстовые данные:
'"python
import numpy as пр
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
from sklearn.model_selection import train_test_split
#	Создадим синтетический датасет для иллюстрации
texts = ["Сегодня хорошая погода.", "Завтра будет солнечно.", "Лето - лучшее время
года.", "Дождь идет весь день."]
labels = [1, 1, 2, 0] # 0 - дождь, 1 - солнце, 2 - лето
#	Токенизация и векторизация текстов (в данном случае, просто индексирование)
tokenizer = tf.keras.layers.TextVectorizationQ
tokenizer. adapt( texts)
#	Создание модели LSTM
model = Sequential)
model.add(tokenizer)
model.add(Embedding(input_dim=len(tokenizer.get_vocabulary()), output_dim= 16,
input_length=6))
model.add(LSTM(16))
model.add(Dense(3, activation="softmax")) # Три класса: дождь, солнце, лето
#	Компиляция модели
37
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy",	optimizer="adam",
metrics=[" accuracy"])
#	Создание фиктивных данных для обучения и теста
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split( texts, labels, test_size=0.2, random_state=42)
#	Обучение модели
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, verbose=0) # Модель будет идеально подстраиваться
под эти простые данные
#	Оценка модели
accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)[l] # Извлекаем точность из метрик
print(f"Точность: {accuracy:.4f}")
1/1 [======================
Точность: 1.0000
В данном коде мы имеем простой синтетический датасет с четырьмя текстами, каждому
из которых присвоена уникальная метка. Модель LSTM будет идеально обучена для этого
набора данных и даст точность 1.0. Однако в реальных задачах точность обычно ниже из-за
сложности данных и пересечений между классами.
-	Извлечение признаков из текста:
Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN) изначально разраба-
тывались для обработки изображений, но они также могут быть эффективно применены для
анализа текста. Одной из ключевых особенностей CNN является их способность автоматиче-
ски извлекать значимые признаки из данных, что делает их полезными инструментами для
анализа текстов.
Рассмотрим как работают сверточные слои в анализе текста:
1.	Сверточные фильтры: Сверточные слои используют фильтры (ядра), которые сколь-
зят (конволюцируются) по входным данным. В случае текста, фильтры скользят по последова-
тельности слов (токенов). Фильтры представляют собой матрицы весов, которые определяют,
какие признаки они будут извлекать. Фильтры могут быть разных размеров и выполнять раз-
ные операции.
2.	Извлечение признаков: При скольжении фильтров по тексту они извлекают локаль-
ные признаки. Например, один фильтр может выделять биграммы (пары слов), а другой - три-
граммы (три слова подряд). Фильтры "апроксимируют" части текста, выявляя важные струк-
туры, такие как фразы, ключевые слова или грамматические конструкции.
3.	Свертка и пулинг: После применения фильтров, результаты свертки подвергаются
операции пулинга (pooling). Пулинг уменьшает размерность данных, оставляя только наибо-
лее важные признаки. Операция Max-Pooling, например, выбирает максимальное значение из
группы значений, что позволяет выделить самые значимые признаки.
4.	Слои полносвязной нейронной сети: После извлечения признаков из текста через свер-
точные слои, результаты передаются на полносвязные слои нейронной сети. Эти слои выпол-
няют классификацию, регрессию или другие задачи в зависимости от поставленной задачи.
Для анализа текста это может быть задачей классификации текстов на категории или опреде-
ления тональности.
38
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Пример кода для анализа текста с использованием сверточных слоев на Python и библио-
теке TensorFlow/Keras:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Embedding, ConvlD, GlobalMaxPoolinglD, Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
import numpy as np
#	Генерируем синтетический датасет для примера
texts = ["Этот фильм был ужасным!", "Отличный фильм, рекомендую.", "Сюжет остав-
ляет желать лучшего."]
#	Метки классов (положительный, отрицательный)
labels = [0, 1, 0]
#	Токенизация и векторизация текстов
tokenizer = Tokenizer(num_words=1000)
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
#	Подготовка данных для модели
max_sequence_length = max([len(seq) for seq in sequences])
padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=max_sequence_length)
#	Создание модели CNN для анализа текста
model = Sequential!)
model.add(Embedding(input_dim=len(tokenizer.word_index) +	1, output_dim=100,
input_length=max_sequence_length))
model.add(ConvlD(32, 3, activation='relu')) # Изменено ядро с 5 на 3 и количество филь-
тров с 128 на 32
model.add(GlobalMaxPoolingl D())
model.add(Dense(l, activation='sigmoid'))
#	Компиляция модели
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
#	Обучение модели
x_train = padded_sequences
y_train = np.array(labels)
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)
#	Оценка модели
test_text = ["Это лучший фильм, который я когда-либо видел!"]
test_sequence = tokenizer. texts_to_sequences(test_text)
padded_test_sequence = pad_sequences(test_sequence, maxlen=max_sequence_length)
result = model.predict(padded_test_sequence)
print("Результат анализа текста:", result)
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Epoch 1/10
1/1 [==============================] - 2s 2s/step - loss: 0.6986 - accuracy: 0.3333
Epoch 2/10
1/1 [==============================] - 0s 23ms/step - loss: 0.6750 - accuracy: 1.0000
Epoch 3/10
1/1 [==============================] - 0s 33ms/step - loss: 0.6546 - accuracy: 1.0000
Epoch 4/10
1/1 [==============================] - 0s 16ms/step - loss: 0.6361 - accuracy: 1.0000
Epoch 5/10
1/1 [==============================] - 0s 24ms/step - loss: 0.6194 - accuracy: 1.0000
Epoch 6/10
1/1 [==============================] - 0s 20ms/step - loss: 0.6035 - accuracy: 1.0000
Epoch 7/10
1/1 [==============================] - 0s 15ms/step - loss: 0.5881 - accuracy: 1.0000
Epoch 8/10
1/1 [==============================] - 0s 15ms/step - loss: 0.5732 - accuracy: 1.0000
Epoch 9/10
1/1 [==============================] - 0s 14ms/step - loss: 0.5585 - accuracy: 1.0000
Epoch 10/10
1/1 [==============================] - 0s 16ms/step - loss: 0.5437 - accuracy: 1.0000
1/1 [===========================] - 0s 131ms/step
Результат анализа текста: [[0.54142547]]
В данном примере результатом будет число от 0 до 1, которое показывает вероятность
положительного обзора. Например, если результат равен 0.85, это означает, что модель оцени-
вает текст как положительный с вероятностью 85%. Если результат близок к 0, это означает,
что текст скорее всего отрицательный, а если близок к 1, то текст скорее всего положительный.
Этот код создает простую модель CNN для анализа тональности текстов. Обратите вни-
мание, что для реальных данных потребуется больше данных и тонкая настройка модели для
достижения высокой точности.
-	Обработка последовательностей:
Сверточные нейронные сети (CNN), изначально разработанные для обработки изобра-
жений, также могут быть применены к текстовым данным. Для этого текст обрабатывается как
последовательность символов или слов, и каждый элемент последовательности (символ или
слово) кодируется в числовой форме. Затем текст преобразуется в матрицу, где каждый стол-
бец соответствует символу или слову, а строки - контекстным окнам (например, наборам слов
или символов).
Давайте рассмотрим этот процесс более подробно:
Кодирование текста: Сначала текст кодируется в числовую форму. Это может быть
выполнено с использованием токенизации, при которой каждому уникальному слову или сим-
волу назначается уникальное числовое значение (индекс). Эти числовые значения представ-
ляют слова или символы в числовой форме.
Представление в виде матрицы: Кодированный текст представляется в виде матрицы, где
каждый столбец соответствует слову или символу, а строки представляют контекстные окна.
Это означает, что каждая строка матрицы представляет собой последовательность слов или
символов из исходного текста. Размерность матрицы зависит от размера контекстного окна и
размера словаря (количество уникальных слов или символов).
Сверточные слои: Сверточные слои в CNN применяются к матрице, чтобы извлечь важ-
ные признаки из текста. Свертка происходит путем сканирования фильтров (ядер свертки)
через матрицу. Эти фильтры могут выявлять различные шаблоны и особенности в тексте,
такие как последовательности слов или символов. Результатом свертки является новая мат-
рица, называемая картой признаков (feature map).
Пулинг (Pooling): После применения сверточных слоев может выполняться операция
пулинга. Пулинг используется для уменьшения размерности карты признаков, уменьшая коли-
чество параметров и улучшая обобщающую способность модели. Обычно используется опе-
40
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
рация максимального пулинга (MaxPooling), которая выделяет наибольшие значения из окна,
перемещая его по карте признаков.
Полносвязные слои: После применения сверточных и пулинговых слоев информация
передается в полносвязные слои для классификации или регрессии. Полносвязные слои рабо-
тают с вектором признаков, полученным из карты признаков после операции пулинга.
Преимущество использования CNN для текстовых данных заключается в способности
модели извлекать локальные и глобальные признаки из текста, что может улучшить способ-
ность модели к анализу и классификации текста. Этот метод также позволяет модели работать
с последовательностями разной длины, благодаря использованию окон и пулинга.
Следующий код решает задачу бинарной классификации текстовых отзывов на положи-
тельные и отрицательные. Каждый отзыв имеет метку 1 (положительный) или 0 (отрицатель-
ный).
В результате выполнения этого кода:
1.	Мы создаем модель сверточной нейронной сети (CNN), которая способна анализиро-
вать тексты.
2.	Загружаем обучающие данные в виде массива текстов 'texts' и их меток 'labels'.
3.	Создаем токенизатор для преобразования текстов в численные последовательности и
приводим тексты к числовому представлению.
4.	Выравниваем текстовые последовательности до максимальной длины
'max_sequence_length', чтобы их можно было использовать в нейронной сети.
5.	Создаем модель CNN, состоящую из слоев Embedding, ConvlD, GlobalMaxPoolinglD
и Dense.
6.	Компилируем модель, используя оптимизатор "adam" и функцию потерь
"binary_crossentropy".
7.	Обучаем модель на обучающих данных в течение 10 эпох.
8.	Оцениваем модель на тестовых данных (4 отдельных отзыва).
Результаты этого кода включают в себя точность модели на тестовых данных, которая
измеряет, насколько хорошо модель классифицирует новые отзывы как положительные или
отрицательные. Вы увидите значение точности на тестовых данных в консоли после выполне-
ния кода. Точность ближе к 1.0 означает, что модель хорошо обучена и способна правильно
классифицировать тексты.
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pit
#	Генерируем примеры текстовых данных
texts = ["Это отличный продукт.", "Этот товар ужасен.", "Мне нравится эта книга.", "Не
советую этот фильм."]
labels = [1, 0, 1, 0] # 1 - положительный отзыв, 0 - отрицательный отзыв
#	Создаем токенизатор и преобразуем тексты в последовательности чисел
tokenizer = tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer(num_words=1000, oov_token="<OOV>")
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
#	Подготавливаем данные для CNN
max_sequence_length = max([len(seq) for seq in sequences])
padded_sequences = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(sequences,
maxlen=max_sequence_length)
#	Преобразуем метки в массив numpy
labels = np.array(labels)
#	Создаем модель CNN
41
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
model = tf.keras.Sequential([
tf .keras.layers.Embedding(input_dim= 1000,	output_dim= 16,
input_length=max_sequence_length),
tf.keras.layers.ConvlD(128, 3, activation='relu'), # Уменьшили размер ядра до 3
tf. keras .layers. GlobalMaxPooling 1 D(),
tf.keras.layers.Dense( 1, activation='sigmoid')
])
#	Компилируем модель
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
#	Обучаем модель
history = model.fit(padded_sequences, labels, epochs=10, verbose=l)
#	Оцениваем модель на тестовых данных
test_texts = ["Это лучшая книга.", "Не стоит тратить деньги.", "Мне понравился фильм.",
"Ужасное качество товара."]
test_labels = [1, 0, 1, 0] # Метки для тестовых данных
test_sequences = tokenizer. texts_to_sequences(test_texts)
padded_test_sequences = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(test_sequences,
maxlen=max_sequence_length)
test_labels = np.array(test_labels)
test_loss, test_accuracy = model.evaluate(padded_test_sequences, test_labels)
print(f"To4HOCTb на тестовых данных: {test_accuracy:.4f}")
#	Визуализация результатов
plt.figure(figsize=(l 2, 4))
plt.subplot(l, 2, 1)
plt.plot(history.history['accuracy'], 1аЬе1='Точность на обучении')
р1Гх1аЬе1('Эпохи')
рк.у1аЬе1('Точность')
plt.legendO
plt.subplot(l, 2, 2)
plt.plot(history.history['loss'], 1аЬе1='Потери на обучении')
р1Гх1аЬе1('Эпохи')
р1Гу1аЬе1('Потери')
plt.legendO
plt.showQ
На графиках, полученных после выполнения предоставленного кода, вы увидите резуль-
таты обучения и оценку модели. Давайте разберем подробнее:
1. График точности на обучении (Точность на обучении): Этот график показывает, как
точность модели изменяется в течение эпох обучения. Точность на обучении измеряет, как
хорошо модель предсказывает данные обучения. Вы ожидаете, что точность будет увеличи-
ваться с каждой эпохой. Если точность растет, это может указывать на то, что модель успешно
изучает данные.
2. График потерь на обучении (Потери на обучении): Этот график отражает, как умень-
шается потеря модели на обучении с течением эпох. Потери представляют собой меру того,
насколько сильно предсказания модели отличаются от фактических меток. Цель - минимизи-
ровать потери. Уменьшение потерь также указывает на успешное обучение модели.
На практике хорошо обученная модель будет иметь следующие характеристики:
-	Точность на обучении растет и стабилизируется на определенном уровне.
-	Потери на обучении уменьшаются и стабилизируются на низком уровне.
42
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Если точность на тестовых данных также высока, это означает, что модель успешно обоб-
щает знания на новые, ранее не виденные данные.
На графиках, представленных в коде, вы сможете оценить, как точность и потери меня-
ются с течением эпох, и определить успешность обучения модели.
Epoch 1/10
1/1 [==============================] - 3s 3s/step - loss: 0.6914 - accuracy: 0.5000
Epoch 2/10
1/1 [==============================] - 0s 30ms/step - loss: 0.6857 - accuracy: 0.7500
Epoch 3/10
1/1 [==============================] - 0s 25ms/step - loss: 0.6802 - accuracy: 1.0000
Epoch 4/10
1/1 [==============================] - 0s 22ms/step - loss: 0.6750 - accuracy: 1.0000
Epoch 5/10
1/1 [==============================] - 0s 17ms/step - loss: 0.6701 - accuracy: 1.0000
Epoch 6/10
1/1 [==============================] - 0s 21ms/step - loss: 0.6653 - accuracy: 1.0000
Epoch 7/10
1/1 [==============================] - 0s 19ms/step - loss: 0.6605 - accuracy: 1.0000
Epoch 8/10
1/1 [==============================] - 0s 17ms/step - loss: 0.6556 - accuracy: 1.0000
Epoch 9/10
1/1 [==============================] - 0s 17ms/step - loss: 0.6505 - accuracy: 1.0000
Epoch 10/10
1/1 [==============================] - 0s 16ms/step - loss: 0.6453 - accuracy: 1.0000
1/1 [==============================] - 0s 253ms/step - loss: 0.6844 - accuracy: 0.7500
Точность на тестовых данных: 0.7500
Кроме того, существуют более сложные архитектуры, которые комбинируют RNN и
CNN, чтобы использовать преимущества обоих типов сетей. Например, архитектура под назва-
нием Transformer, изначально разработанная для машинного перевода, стала основой для мно-
гих современных моделей в NLP, таких как BERT и GPT.
Архитектура Transformer представляет собой мощный прорыв в области обработки есте-
ственного языка (NLP) и обработки последовательностей в целом. Она представляет собой
нейронную сеть, спроектированную специально для работы с последовательностями, и она
имеет ряд ключевых особенностей:
1.	Механизм внимания: Одной из ключевых особенностей Transformer является меха-
низм внимания. Внимание позволяет модели фокусироваться на разных частях входных дан-
ных в зависимости от их важности. Это улучшает способность модели обрабатывать длинные
последовательности и улавливать долгосрочные зависимости в данных.
2.	Свёрточные и полносвязные слои: Transformer включает в себя свёрточные слои, кото-
рые работают с каждой позицией в последовательности независимо. Это позволяет модели
извлекать локальные признаки из текста. Также в архитектуре есть полносвязные слои, кото-
рые обрабатывают информацию с учётом взаимодействия всех позиций в последовательности.
43
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
3.	Многоуровневая структура: Transformer состоит из нескольких идентичных слоев,
называемых "трансформерами", каждый из которых обрабатывает входные данные незави-
симо. Это многоуровневое устройство позволяет модели извлекать признаки разной абстрак-
ции и работать с последовательностью на разных уровнях.
4.	Многоголовое внимание: Transformer также использует многоголовое внимание (multi-
head attention), что позволяет модели фокусироваться на разных аспектах входных данных
одновременно. Это способствует изучению различных типов зависимостей в данных.
5.	Позиционное кодирование: Поскольку Transformer не имеет встроенной информации
о позиции слова в последовательности (как у RNN), используется позиционное кодирование.
Это позволяет модели учитывать позицию каждого элемента в последовательности.
Архитектура Transformer и её модификации (например, BERT и GPT) стали основой
для многих современных задач в NLP, включая машинный перевод, обработку текста, анализ
тональности, вопросно-ответные системы и многое другое. Эти модели показали выдающуюся
производительность благодаря своей способности к обучению на больших объёмах данных и
обобщению на различные задачи.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) и GPT (Generative Pre-
trained Transformer) - это две мощные модели для работы с естественным языком (Natural
Language Processing, NLP). Они используют архитектуры Transformer для различных задач
NLP, но они имеют разные цели и способы использования. Давайте рассмотрим каждую из них
с подробным описанием и примерами использования.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
Описание: BERT - это модель, разработанная Google Al, и она представляет собой архи-
тектуру Transformer, обученную на огромном корпусе текста. Особенность BERT заключается
в том, что она способна понимать контекст и семантику текста, учитывая оба направления
(слева направо и справа налево) при обработке текста. Это делает BERT очень мощной для
различных задач NLP.
Примеры использования:
1.	Классификация текста: BERT может использоваться для задач классификации тек-
ста, таких как определение тональности (положительный/отрицательный отзыв), определение
языка, категоризация текста и т. д.
Пример кода на Python с использованием библиотеки Transformers от Hugging Face:
"python
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
text = "This is a positive example."
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
print(outputs.logits)
2.	Извлечение информации: BERT может использоваться для извлечения информации
из текста, такой как именованные сущности (NER) или ключевые фразы.
Пример кода для извлечения именованных сущностей:
"python
from transformers import BertForTokenClassification
model = BertForTokenClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
text = "Apple Inc. was founded by Steve Jobs."
44
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
print(outputs.logits)
3.	Машинный перевод: BERT может быть интегрирован в системы машинного перевода,
где он может быть полезен для обработки контекста и перевода текста.
Пример кода для машинного перевода:
"python
from transformers import BertTokenizer, BertForConditionalGeneration
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForConditionalGeneration.from_pretrained('bert-base-uncased')
text = "Hello, how are you?"
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
GPT (Generative Pre-trained Transformer)
Описание: GPT - это другая модель, основанная на архитектуре Transformer. GPT раз-
работана OpenAI и предназначена для генерации текста и выполнения задач NLP, требующих
понимания и генерации текста на естественном языке.
Примеры использования:
1. Генерация текста: Одним из ключевых применений GPT является генерация текста
на естественном языке. Модель может использоваться для автоматической генерации статей,
новостей, текстовых сообщений и даже кода.
Пример кода для генерации текста:
"python
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('g
pt2')
input_text = "Once upon a time"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, retum_tensors='pt')
output = model.generate(input_ids, max_length=50, num_return_sequences=l)
generated_text = tokenizer. decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)
2. Диалоговые системы: GPT может быть использована в разработке чат-ботов и вирту-
альных ассистентов, способных вести естественные беседы с пользователями.
Пример кода для создания чат-бота:
"python
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
def chatbot(input_text):
input_ids = tokenizer.encode(input_text, retum_tensors='pt')
output = model.generate(input_ids, max_length=50, num_return_sequences=l)
generated_text = tokenizer. decode(output[0], skip_special_tokens=True)
return generated_text
user_input = "Tell me a joke."
45
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
response = chatbot(user_input)
print(response)
Результат выполнения этого кода будет сгенерированный текстовый ответ, который пред-
ставляет собой шутку. Код использует модель GPT-2, обученную на большом объеме тексто-
вых данных, для генерации текста на основе входного текста пользователя.
Пример сгенерированной шутки может выглядеть примерно так:
Why don't scientists trust atoms? Because they make up everything!
Здесь модель GPT-2 сгенерировала шутку в ответ на запрос пользователя "Расскажи мне
шутку." Генерируемый текст зависит от обучения модели и может быть разным при разных
запусках. GPT-2 стремится генерировать текст, который подходит по контексту, и в данном
случае, она успешно создала ответ в форме шутки на заданный запрос.
Для использования модели GPT-2 с русским текстом, вы можете воспользоваться моде-
лью, обученной на русском языке. Вот пример кода, который использует такую модель:
"python
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
#	Загружаем предобученную модель и токенизатор для русского языка
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('sberbank-ai/rugpt3smair)
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('sberbank-ai/rugpt3smaH')
def chatbot(input_text):
#	Кодируем входной текст в токены
input_ids = tokenizer.encode(input_text, retum_tensors='pt')
#	Генерируем ответ от модели
output = model.generate(input_ids, max_length=50, num_retum_sequences=l,
no_repeat_ngram_size=2)
#	Декодируем сгенерированный текст и убираем специальные токены
generated_text = tokenizer. decode(output[0], skip_special_tokens=True)
return generated_text
#	Пример ввода пользователя и получение ответа
user_input = "Расскажи анекдот."
response = chatbot(user_input)
print(response)
В этом примере мы используем модель sberbank-ai/rugpt3 small', обученную на русском
языке, и токенизатор для этой модели. После ввода запроса, модель генерирует текст на рус-
ском языке в ответ. Результат будет представлять собой сгенерированный текст на основе
запроса пользователя.
!!! При возникновении ошибки
HTTPError: 401 Client Error: Unauthorized for url: https://huggingface.co/sberbank-
ai/rugpt3small/resolve/main/vocab. j son
Из сообщения об ошибке видно, что возникла проблема с доступом к модели 'sberbank-
ai/rugpt3small' на Hugging Face Model Hub. Эта модель может быть приватной или требует
аутентификации.
Для решения этой проблемы вы можете использовать следующее:
Убедитесь, что у вас установлена библиотека 'transformers' последней версии:
"'bash
46
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
pip install transformers
Зарегистрируйтесь на сайте Hugging Face (https://huggingface.co) и войдите в свою учет-
ную запись.
Если sberbank-ai/rugpt3small' является приватной моделью, убедитесь, что у вас есть
доступ к ней. Если это так, вы можете выполнить вход в свой аккаунт Hugging Face с помощью
следующей команды:
"'bash
transformers-cli login
Если доступ к модели требует токена, убедитесь, что у вас есть правильный токен, и пере-
дайте его при загрузке модели. Вот пример:
"python
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
#	Загружаем предобученную модель и токенизатор для русского языка
tokenizer	=	GPT2Tokenizer.from_pretrained('sberbank-ai/rugpt3smaU',
token='<your_token>')
model	=	GPT2LMHeadModel.from_pretrained('sberbank-ai/rugpt3smair,
token='<your_token>')
Замените <your_token>' на ваш действующий токен.
Если sberbank-ai/rugpt3 small' не является приватной моделью и вы по-прежнему не
можете получить доступ, убедитесь, что модель существует в Hugging Face Model Hub и что
вы используете правильное имя модели.
Если вы хотите использовать другую доступную модель, вы можете выбрать ее из Model
Hub. Например, вы можете использовать 'gpt2' (модель GPT-2 на английском языке) без аутен-
тификации:
"'python
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
После выполнения этих шагов вы сможете загрузить и использовать модель GPT-2 без
ошибок.
3. Автоматическая генерация кода: GPT может быть использована для автоматической
генерации программного кода на естественном языке.
Пример кода для генерации кода:
'"python
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
code_description = "Sort a list of numbers in ascending order."
input_ids = tokenizer.encode(code_description, return_tensors='pt')
output = model.generate(input_ids, max_length=100, num_return_sequences=l)
generated_code = tokenizer. decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_code)
47
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Обратите внимание, что в каждом примере мы используем библиотеку Transformers,
которая упрощает работу с моделями BERT и GPT. Вы можете изменить предварительно обу-
ченную модель на другую, если ваши задачи требуют специфичных знаний.
Важно отметить, что выбор конкретной архитектуры зависит от задачи и доступных дан-
ных. Каждая из этих архитектур имеет свои преимущества и недостатки, и их эффективность
может варьироваться в зависимости от контекста. В современных исследованиях и приложе-
ниях NLP часто используются комбинации различных архитектур и методов для достижения
наилучших результатов.
2.2.	Разбор работы эмбеддингов слов и их важности в NLP
Важность работы с эмбеддингами слов (word embeddings) в NLP (Natural Language
Processing) трудно переоценить. Эмбеддинги слов - это числовые представления слов в виде
векторов, которые могут быть использованы в машинном обучении и глубоком обучении для
анализа и обработки текстовых данных.
Рассмотрим некоторые ключевые аспекты работы с эмбеддингами слов и их важность в
NLP:
1.	Представление слов в числовой форме:
Представление слов в числовой форме - это одна из ключевых задач в обработке есте-
ственного языка (NLP). Машины, в отличие от человеков, не могут понимать и обрабатывать
текст напрямую, как слова и фразы. Вместо этого им требуется какой-то способ преобразо-
вания текстовых данных в числовую форму, с которой они могут работать. И здесь на сцену
выходят эмбеддинги слов.
Вот как это работает:
Текстовые данные и словарь: В начале процесса у нас есть текстовые данные, состоящие
из слов и фраз. Сначала мы создаем словарь, который содержит уникальные слова в нашем
корпусе текста. Это позволяет нам представить каждое слово в виде уникального идентифи-
катора (индекса) в словаре.
Присвоение векторов словам: Затем мы создаем матрицу эмбеддингов слов, в которой
каждая строка соответствует слову из словаря, а каждый столбец представляет собой компо-
ненту вектора. Векторы слов могут быть обучены на больших корпусах текстовых данных с
использованием различных методов, таких как Word2Vec, GloVe, FastText, BERT и другие.
Преобразование текста в числа: Для преобразования текста в числа мы разбиваем текст
на отдельные слова или токены (процесс, называемый токенизацией) и затем находим соответ-
ствующий индекс каждого слова в словаре. Эти индексы используются для извлечения соот-
ветствующих векторных представлений слов из матрицы эмбеддингов.
Числовое представление текста: Теперь, когда у нас есть векторные представления для
каждого слова, мы можем объединить их, чтобы получить числовое представление всего тек-
ста. Это можно сделать, например, путем усреднения векторов слов в тексте или конкатенации
их в один большой вектор.
Использование числовых представлений: Числовое представление текста может быть
использовано в различных задачах NLP, таких как классификация текста, машинный перевод,
анализ тональности, кластеризация текстов и другие. Модели машинного обучения и глубокого
обучения могут обрабатывать эти числовые представления и делать выводы на основе них.
Семантический смысл: Одной из ключевых особенностей эмбеддингов слов является то,
что близкие по смыслу слова имеют близкие векторные представления. Это означает, что век-
торы слов кодируют семантический смысл слов, и это может быть использовано для выполне-
48
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
ния различных задач, таких как поиск синонимов, анализ контекста и даже измерение семан-
тической близости между текстами.
Давайте рассмотрим, как компьютеры могут понимать текст так же, как мы, люди, исполь-
зуя числа и векторы. Это важно для задач обработки текста, таких как перевод, анализ тональ-
ности и многое другое.
Представьте, у нас есть фраза "Солнце светит ярко". Для нас это понятно, но компьютеру
нужно преобразовать это в числа. Для этого создается словарь, который выглядит как список
всех уникальных слов в наших текстах. В нашем случае, это "Солнце", "светит" и "ярко". Каж-
дому слову присваивается номер, например: "Солнце" - 1, "светит" - 2, "ярко" - 3.
Теперь мы создаем векторы слов, которые выглядят как таблица, где каждое слово имеет
свой вектор с числами. Например:
-	"Солнце" может быть [0.2, 0.8, 0.5]
-	"светит" может быть [0.5, 0.9, 0.1]
-	"ярко" может быть [0.7, 0.6, 0.3]
Когда мы хотим понять фразу, компьютер находит вектор каждого слова и комбинирует
их. Например, если мы хотим понять "Солнце светит ярко", то компьютер возьмет вектор
"Солнце" + вектор "светит" + вектор "ярко" и получит что-то вроде [ 1.4,2.3,0.9]. Это числовое
представление фразы.
Теперь, когда фраза представлена числами, компьютер может выполнять различные
задачи, такие как определение ее смысла, перевод на другие языки и многое другое.
Пример: представьте, что у нас есть векторы слов "хороший" и "плохой", и они похожи
на [0.9, 0.7] и [0.2, 0.1] соответственно. Если мы сложим вектор "хороший" с фразой "Этот
день очень", получится что-то близкое к [1.1, 0.8], что может указывать на положительный
смысл фразы. Аналогично, если мы сложим вектор "плохой" с фразой "Этот фильм ужасен",
получится что-то близкое к [0.4, 0.2], что может указывать на негативный смысл.
Таким образом, числовые представления слов и фраз, называемые эмбеддингами слов,
позволяют компьютерам понимать и работать с текстом так же, как мы, люди.
Рассмотрим код, который реализует представление векторов слов и фраз в двумерном
пространстве и визуализацию этого представления:
"python
import matplotlib.pyplot as pit
#	Векторы слов
word_vectors = {
"Солнце": [0.2, 0.8],
"светит": [0.5, 0.9],
"ярко": [0.7, 0.6],
"хороший": [0.9, 0.7],
"плохой": [0.2, 0.1]
}
#	Разделите векторы слов на координаты X и Y и создайте список меток
word_labels, word_coordinates = zip(*word_vectors.items())
word_x, word_y = zip(*word_coordinates)
#	Создайте график и визуализируйте векторы слов
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(word_x, word_y, marker="o", color="blue", label="Векторы слов")
#	Добавьте метки для слов
for i, label in enumerate(word_labels):
plt.annotate(label, (word_x[i], word_y[i]), fontsize=12)
plt.xlabel("Dimension 1")
49
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
plt.ylabel("Dimension 2")
plt.title("Word Embeddings Visualization")
plt.legend()
#	Отобразите график
plt.grid(True)
plt.show()
Разбор кода:
Этот код позволяет визуализировать векторы слов в двумерном пространстве. Визуали-
зация показывает, как каждое слово представлено в этом пространстве и как они распределены
относительно друг друга. Давайте разберем, что этот код конкретно делает:
1.	word vectors': Давайте поговорим более подробно о 'word_vectors', так как это важ-
ный аспект для понимания кода и общей идеи представления слов в числовой форме.
'word_vectors' представляет собой словарь, в котором каждому слову сопоставлен его
вектор. Вектор в данном контексте - это набор чисел, который представляет семантический
смысл слова. Словарь 'word_vectors' выглядит примерно так:
"'python
word_vectors = {
"Солнце": [0.2, 0.8],
"светит": [0.5, 0.9],
"ярко": [0.7, 0.6],
"хороший": [0.9, 0.7],
"плохой": [0.2, 0.1]
}
В этом словаре каждое слово (например, "Солнце", "светит", "ярко" и т. д.) является
ключом, и ему соответствует вектор, представленный списком чисел. Эти числа - это коорди-
наты в двумерном пространстве. Например, для слова "Солнце" у нас есть вектор '[0.2, 0.8]',
что означает, что в двумерном пространстве это слово представлено точкой с координатами
Х=0.2 и Y=0.8.
Как только у нас есть такие векторы для всех слов, мы можем визуализировать их в дву-
мерном пространстве, чтобы понять, как эти слова связаны между собой и как они располо-
жены относительно друг друга. Визуализация позволяет увидеть семантические отношения
между словами и понять, какие слова близки по смыслу.
Это очень полезно для задач обработки естественного языка, так как это позволяет ком-
пьютерам понимать и работать с текстом, представляя его в числовой форме, а затем анализи-
ровать семантические свойства слов и фраз.
2.	'word_labels' и 'word_coordinates': 'word_labels' Поговорим о переменных
'word_labels' и 'word_coordinates', так как они играют важную роль в создании графика и визу-
ализации векторов слов.
-	'word_labels': Это переменная, которая содержит метки слов. В нашем случае, метки
представляют собой сами слова, например, "Солнце", "светит", "ярко" и так далее. Эти метки
используются для подписей на графике, чтобы мы могли видеть, какое слово соответствует
каждой точке в двумерном пространстве.
-	'word_coordinates': Это переменная, которая содержит координаты слов в двумерном
пространстве. Каждая координата - это числовое значение, которое указывает на положение
слова в пространстве. Например, [0.2, 0.8]' означает, что слово находится на координатах
Х=0.2 и Y=0.8 в этом пространстве.
50
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Эти две переменные формируются с помощью функции 'zip', которая позволяет
извлечь метки и координаты из словаря 'word_vectors'. Как только у нас есть 'word_labels' и
' word_coordmates', мы можем использовать их для создания графика и аннотировать точки на
графике метками слов.
Это делает график более информативным, так как мы можем видеть, какое слово пред-
ставлено каждой точкой на графике, и как эти точки связаны между собой.
3.	'word_x' и word_y: Продолжим разбираться с переменными 'word_x' и 'word_y',
которые представляют собой координаты X и Y векторов слов в нашем пространстве.
-	'word_x': Это переменная, которая содержит координаты X (горизонтальные) для век-
торов слов. В нашем примере, это числовые значения, представляющие горизонтальное поло-
жение каждого слова в двумерном пространстве. Например, если у нас есть вектор слова
"Солнце" с координатами [0.2, 0.8]', то '0.2' будет значением 'word_x' для этого слова.
-	'word_y': Это переменная, которая содержит координаты Y (вертикальные) для векто-
ров слов. Точно так же, как 'word_x', 'word_y' представляет собой числовые значения, которые
указывают на вертикальное положение каждого слова в пространстве. Например, для слова
"Солнце" с координатами [0.2, 0.8]', '0.8' будет значением 'word_y'.
Обе эти переменные формируются с помощью функции 'zip', которая извлекает коорди-
наты X и Y из 'word_coordinates'. Как результат, у нас есть два списка: 'word_x' и 'word_y',
которые содержат числовые значения, представляющие положение слов в пространстве.
Используя эти переменные, мы можем легко создавать графики, аннотировать точки на
графике и визуализировать векторы слов в двумерном пространстве, что делает визуализацию
информативной и наглядной.
4.	'plt.figure(figsize=(10, 6))': Этот фрагмент кода 'plt.figure(figsize=(10, 6))' используется
для создания нового объекта графика с заданными размерами. В данном случае, мы указали
размеры графика в дюймах: ширина 10 дюймов и высота 6 дюймов.
Контекст 'plt.figure' служит для настройки параметров текущего графика перед его созда-
нием. Установка размеров графика позволяет контролировать, каким образом график будет
отображен на экране или в сохраненном изображении.
Установка подходящих размеров графика может быть полезной для достижения опти-
мальной видимости и читаемости данных, особенно когда вы работаете с большими объемами
информации или хотите уточнить детали визуализации. Размеры в данной строке могут быть
адаптированы под ваши конкретные потребности в визуализации данных.
5.	'plt.scatter(word_x, word_y, marker="o", color="blue", label="Векторы слов")':
Данная строка кода 'plt.scatter(word_x, word_y, marker="o", color="blue", label="Векторы
слов")' используется для создания точечного графика, который отображает векторы слов в дву-
мерном пространстве. Рассмотрим каждый из параметров подробнее:
-	'word_x' и 'word_y': Это координаты X и Y для точек на графике. В данном контек-
сте, 'word_x' содержит координаты X для векторов слов, a 'word_y' содержит соответствующие
координаты Y. Это означает, что каждая точка на графике будет представлена парой координат
(X, Y), где X и Y - это координаты для каждого слова.
-	'marker="o"': Этот параметр определяет форму маркера, который будет использоваться
для отметки каждой точки на графике. В данном случае, установлен маркер "о", что означает,
что будут использоваться круглые маркеры для представления векторов слов.
-	'color="blue"': Этот параметр задает цвет точек на графике. В данном случае, все точки
будут синего цвета, так как установлено значение "blue".
-	'label="Векторы слов"': Этот параметр добавляет легенду к графику. Легенда - это тек-
стовое описание, которое объясняет, что представляют собой точки на графике. В данном слу-
чае, легенда "Векторы слов" будет видна на графике и поможет идентифицировать, что именно
отображают точки.
51
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Этот график точек (scatter plot) позволяет визуализировать векторы слов и их относитель-
ные расположения в двумерном пространстве. Каждая точка на графике представляет вектор
для одного слова, а их расположение отражает структуру и семантические отношения между
этими словами.6. 'for i, label in enumerate(word_labels)': Этот цикл добавляет метки для каж-
дого слова на график, используя функцию pit.annotate', 'enumerate' позволяет получить ите-
рируемые элементы вместе с их индексами.
7.	'plt.xlabel("Dimension 1")' и 'plt.ylabel("Dimension 2")'задают метки для осей X и
Y на графике.
-	'plt.xlabel("Dimension 1")': Эта строка устанавливает метку (подпись) для оси X на гра-
фике. В данном случае, метка установлена как "Dimension 1", что означает, что ось X будет
подписана как "Dimension 1". Обычно ось X представляет одну из измеренных характеристик
или переменных данных.
-	'plt.ylabel("Dimension 2")': Эта строка устанавливает метку (подпись) для оси Y на гра-
фике. Аналогично, метка установлена как "Dimension 2", что означает, что ось Y будет подпи-
сана как "Dimension 2". Ось Y обычно представляет другую из измеренных характеристик или
переменных данных.
Установка меток для осей графика полезно для интерпретации данных. В данном случае,
метки "Dimension 1" и "Dimension 2" могут указывать на смысл и значения соответствующих
координат на графике, что облегчит понимание данных, представленных на графике.
8.	'plt.title("Word Embeddings Visualization")': Устанавливает заголовок для графика.
9.	'plt.legend()': Добавляет легенду к графику, которая помогает понять, что представ-
ляют точки.
10.	'plt.grid(True)': Включает отображение сетки на графике.
52
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
И.
plt.showl):
Отображает
сам
гра-
Dimension 2
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
-Солнце
0.2
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
В результате выполнения этого кода, вы увидите точечный график, на котором будут
представлены векторы слов, и каждое слово будет подписано его меткой. Это дает представле-
ние о том, как слова представлены в двумерном векторном пространстве и как они располага-
ются относительно друг друга.
Для более наглядной визуализации векторов слов, давайте добавим несколько разных
видов графиков: точечный график, столбчатую диаграмму и круговую диаграмму. Это позво-
лит нам по-разному представить векторы слов.
"python
import matplotlib.pyplot as pit
import numpy as np
#	Векторы слов
word_vectors = {
"Солнце": [0.2, 0.8],
"светит": [0.5, 0.9],
"ярко": [0.7, 0.6],
"хороший": [0.9, 0.7],
"плохой": [0.2, 0.1],
}
#	Разделите векторы слов на координаты X и Y и создайте список меток
word_labels, word_coordinates = zip(*word_vectors.items())
word_x, word_y = zip(*word_coordinates)
#	Визуализация векторов слов: точечный график
plt.figure(figsize=(l 2, 4))
plt.subplot(l, 3, 1)
for i in range(len(word_labels)):
x, у = word_x[i], word_y[i]
plt.scatter(x, y, marker="o", label=word_labels[i])
plt.xlabel("Dimension 1")
plt.ylabel("Dimension 2")
plt.title("Scatter Plot")
plt.legend()
#	Визуализация векторов слов: столбчатая диаграмма
plt.subplot(l, 3, 2)
plt.barh(word_labels, word_x, color='skyblue')
plt.xlabel("Dimension 1")
plt.title("Bar Chart (Dimension 1)")
#	Визуализация векторов слов: круговая диаграмма
plt.subplot(l, 3, 3)
plt.pie(word_y, labels=word_labels, autopct='%l.lf%%', startangle=140, colors=['gold',
'yellowgreen', 'lightcoral', 'lightskyblue', 'lightpink'])
plt.title("Pie Chart (Dimension 2)")
#	Отобразите графики
plt.tight_layout()
plt.showQ
Теперь у нас есть три разных вида графиков: точечный график, столбчатая диаграмма
и круговая диаграмма, которые помогают наглядно представить векторы слов в двумерном
пространстве.
54
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Pie Chart (Dimension 2)
хороший
плохой
22.6%
3.2%
19.4%
солнце 258%
29.0%
светит
На результатах графиков мы видим визуализацию векторов слов в двумерном простран-
стве. Давайте разберемся, что каждый график представляет:
-	Точечный график (Scatter Plot): Этот график показывает точки в двумерной плоскости,
где каждая точка представляет одно из слов. Каждое слово обозначено своим цветом, и мы
видим их распределение на плоскости. Точки, близкие друг к другу, представляют слова с
более схожими векторами, что означает, что эти слова имеют более схожий семантический
смысл. Например, слова "Солнце" и "светит" ближе друг к другу, так как они имеют схожий
смысл.
-	Столбчатая диаграмма (Bar Chart): Этот график представляет значения первой ком-
поненты вектора (Dimension 1) для каждого слова. Мы видим, какие слова имеют большие и
меньшие значения на этой компоненте. Это позволяет нам сравнивать важность каждой ком-
поненты для каждого слова.
-	Круговая диаграмма (Pie Chart): Этот график представляет значения второй компо-
ненты вектора (Dimension 2) для каждого слова в виде круговой диаграммы. Каждая секция
круговой диаграммы соответствует одному из слов, и ее размер показывает, насколько большое
значение имеет вторая компонента для этого слова. Это позволяет наглядно увидеть, какие
слова имеют больший или меньший вклад в эту компоненту.
Общий вывод: Графики представляют слова как векторы в двумерном пространстве,
где каждый график подчеркивает разные аспекты векторных представлений. Точечный гра-
фик показывает их относительное распределение, столбчатая диаграмма и круговая диаграмма
представляют компоненты векторов для каждого слова. Все это помогает нам визуализиро-
вать, как компьютеры представляют смысл слов в числовой форме и какие слова имеют схожий
семантический контекст.
Таким образом, эмбед динги слов позволяют машинам понимать и работать с текстовыми
данными, предоставляя числовые представления слов, которые могут быть использованы в
широком спектре задач NLP. Они стали важным инструментом для обработки естественного
языка и достигли больших успехов в различных приложениях.
2.	Семантическая близость:
Семантическая близость в контексте векторного представления слов - это мера, которая
позволяет определить, насколько два слова схожи по смыслу, основываясь на их векторных
представлениях в числовой форме. Если два слова имеют близкие векторные представления,
то они часто используются в схожих контекстах и имеют схожие значения.
Давайте рассмотрим это на примере векторов слов "кошка" и "собака". Если эти слова
имеют близкие векторные представления, это означает, что они, вероятно, встречаются в похо-
жих текстах и используются в схожих контекстах. Это подразумевает, что у них есть схожий
смысл, а именно, оба слова относятся к домашним животным.
55
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Семантическая близость между словами полезна для множества задач в обработке есте-
ственного языка (NLP). Например:
1.	Поиск синонимов: Можно использовать семантическую близость для нахождения
синонимов слова. Если слово "автомобиль" близко по смыслу к слову "машина", то они могут
быть синонимами.
2.	Определение контекста: При анализе текста можно определить контекст слова, анали-
зируя его близость к другим словам. Например, если слово "море" близко по смыслу к "пляж"
и "песок", это может указывать на контекст отдыха у моря.
3.	Выявление семантических отношений: Можно определять семантические отношения
между словами, такие как ассоциация или антонимия. Например, слово "жаркий" может быть
близким по смыслу к "солнце", что указывает на семантическую связь между ними.
Использование векторного представления слов для измерения семантической близости
помогает компьютерам понимать и анализировать тексты, а также выполнять более сложные
задачи в области обработки естественного языка.
3.	Работа с обучением на больших данных:
Когда речь идет о создании числовых представлений для слов, есть несколько важных
моментов. Во-первых, для того чтобы получить хорошие числовые представления слов, нам
нужно иметь доступ к большому объему текстовых данных. Эти данные могут включать в себя
всё, от книг и статей до текстов из интернета и социальных сетей. Чем больше данных, тем
лучше.
Во-вторых, существует множество способов обучить модель создавать эти числовые
представления слов. Один из популярных методов - это Word2Vec, который позволяет модели
предсказывать соседние слова для каждого слова в тексте. Есть и другие методы, такие как
GloVe и FastText. Каждый из них имеет свои сильные и слабые стороны.
Третий важный момент - размерность этих числовых представлений. Это как бы коли-
чество "измерений" в числовом пространстве, в котором представлены слова. Увеличение раз-
мерности может улучшить точность, но это требует больше ресурсов.
Если у вас нет возможности обучать свои собственные числовые представления слов,
вы можете использовать готовые модели, которые обучены на больших объемах данных. Эти
модели предоставляют числовые представления для множества слов и могут быть использо-
ваны в разных задачах.
Важно знать, что числовые представления слов позволяют моделям понимать смысл слов
и их отношения друг к другу. Это полезно для решения различных задач в области обработки
естественного языка.
Пример использования больших данных для создания числовых представлений слов с
использованием Word2Vec:
"python
import gensim
import logging
import os
from gensim.models import Word2Vec
from gensim.models.phrases import Phrases, Phraser
from nltk.tokenize import word_tokenize
import multiprocessing
#	Настройка дотирования для получения информации о ходе обучения
logging.basicConfig(format="%(levelname)s - %(asctime)s: %(message)s", datefmt= '%H:
%M:%S', level=logging.INFO)
#	Загрузка и предобработка больших данных (замените это на свой путь к данным)
56
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
data_path = 'путь_к_большим^даннымДх1'
#	Загрузка больших данных
with open(data_path, 'г', encoding='utf-8') as file:
sentences = file.readlines()
#	Токенизация предложений и удаление пустых строк
sentences = [word_tokenize(sentence.lower()) for sentence in sentences if sentence.stripO != "]
#	Обучение биграммных фраз для улучшения качества модели
phrases = Phrases(sentences, min_count=30, progress_per= 10000)
bigram = Phraser(phrases)
sentences = bigram [sentences]
#	Обучение модели Word2Vec
cores = multiprocessing. cpu_count() # Количество ядер процессора
model = Word2Vec(min_count=20,
window=2,
size=300,
sample=6e-5,
alpha=0.03,
min_alpha=0.0007,
negative=20,
workers=cores-1)
model.build_vocab(sentences, progress_per=10000)
model.train(sentences, total_examples=model.corpus_count, epochs=30, report_delay=l)
#	Сохранение обученной модели Word2Vec
model. save(" word2vec_model")
#	Пример использования обученной модели
print(model.wv.most_similar("KOponb", topn=5))
Пример выше демонстрирует, как можно использовать библиотеку Gensim для обучения
модели Word2Vec на больших текстовых данных. Важно убедиться, что 'data_path' указывает
на путь к вашим данным. Большие объемы текстовых данных помогают модели выучить более
точные числовые представления слов.
Также в коде применяются биграммные фразы для улучшения качества модели. Большие
объемы данных и более долгое обучение могут потребовать больше ресурсов, включая вычис-
лительную мощность и память.
4.	Улучшение задач классификации и кластеризации:
Использование векторных представлений слов для улучшения задач классификации и
кластеризации текстов является одним из основных способов повысить эффективность ана-
лиза текстовых данных.
Рассмотрим как это работает и почему это полезно:
Понимание смысла слов: Векторные представления слов (эмбеддинги) захватывают
семантический смысл каждого слова. Это означает, что слова с похожими смыслами имеют
близкие числовые представления в векторном пространстве. Это важно для задач классифи-
кации и кластеризации, так как позволяет моделям учитывать смысловую близость между сло-
вами.
Признаки для моделей машинного обучения: Вместо использования самих текстов в
качестве признаков для моделей машинного обучения, можно использовать числовые век-
торы (эмбеддинги) слов. Это позволяет моделям работать с числовыми данными, что обычно
более эффективно. Эмбеддинги слов могут быть включены в набор признаков, который модель
использует для принятия решений.
57
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Уменьшение размерности: Векторные представления слов обычно имеют гораздо мень-
шую размерность по сравнению с one-hot кодированием, где каждое слово представляется как
вектор с очень большим количеством нулей. Это снижает размерность данных и помогает
уменьшить риск переобучения модели.
Перенос обучения (Transfer Learning): Многие предобученные модели для создания
эмбеддингов слов доступны публично. Это позволяет использовать эмбеддинги, которые были
обучены на огромных объемах текстовых данных, без необходимости обучать их с нуля. Такой
подход, называемый переносом обучения, может значительно улучшить результаты даже на
небольших наборах данных.
Пример использования векторных представлений слов для улучшения задачи классифи-
кации текстов:
"python
import gensim
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
#	Загрузка предобученной модели Word2Vec
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('nyTb_Kuvrcu^H.bin',
binary=True)
#	Загрузка данных для задачи классификации (X - тексты, у - метки классов)
X, у = load_data()
#	Разбиение данных на обучающую и тестовую выборки
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, у, test_size=0.2, random_state=42)
#	Преобразование текстов в средние векторы слов
def text_to_vector(text):
words = text.splitQ
vectors = [model [word] for word in words if word in model]
return np.mean(vectors, axis=0)
X_train_vectors = [text_to_vector(text) for text in X_train]
X_test_vectors = [text_to_vector(text) for text in X_test]
#	Обучение модели машинного обучения на векторах слов
elf = RandomForestClassifierO
clf.fit(X_train_vectors, y_train)
#	Оценка модели
y_pred = elf .predict(X_test_vectors)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")
В этом примере мы используем предобученную модель Word2Vec для преобразования
текстов в числовые векторы и обучения модели классификации. Эмбеддинги слов помогают
модели лучше учесть смысл текстов и, как следствие, достичь более высокой точности клас-
сификации.
5.	Поддержка контекста:
Поддержка контекста в создании эмбеддингов слов является важным аспектом для пони-
мания значения слов в зависимости от контекста и захвата семантических отношений. Рас-
смотрим как это работает и почему это важно:
58
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Учет соседей слов: Методы, такие как Word2Vec и GloVe, анализируют соседние слова в
тексте, когда строят векторные представления слов. Они предполагают, что слова, употребля-
емые в близком контексте, имеют схожие смыслы. Например, в предложении "собака бежала
по улице", слова "собака" и "бежала" имеют близкий семантический контекст, поскольку они
часто употребляются вместе.
Понимание многозначности: Многие слова имеют несколько значений в зависимости
от контекста. Например, слово "банк" может означать как финансовое учреждение, так и
берег реки. Создание эмбеддингов, учитывающих контекст, позволяет модели понимать, какое
именно значение слова подходит в данной ситуации.
Захват семантических отношений: Учет контекста позволяет моделям захватывать
семантические отношения между словами. Например, они могут определить, что слова "кот"
и "собака" имеют близкое семантическое отношение, так как часто встречаются в похожих
контекстах.
Поддержка задач NLP: В задачах обработки естественного языка, таких как машинный
перевод, анализ тональности или вопросно-ответные системы, понимание контекста играет
ключевую роль. Эмбеддинги слов, созданные с учетом контекста, могут значительно улучшить
результаты в таких задачах.
Пример использования эмбеддингов с учетом контекста в задаче машинного перевода:
Предположим, у нас есть фраза "большой красивый зеленый дом" и нам нужно перевести
ее на английский язык. Слово "зеленый" должно быть переведено как "green", но если мы не
учтем контекст, модель может ошибочно выбрать перевод "green" для слова "газ". Однако, если
мы учтем контекст, то сможем точно определить правильный перевод на основе близких слов
в фразе.
6.	Снижение размерности:
Снижение размерности векторов слов - это процесс уменьшения количества измерений
в признаковом пространстве, представляющем слова. Этот процесс может быть полезным по
нескольким причинам:
Экономия вычислительных ресурсов: Векторные представления слов могут иметь высо-
кую размерность, особенно если они обучены на больших корпусах текста. Это может потре-
бовать значительных вычислительных ресурсов для обработки и хранения этих векторов. Сни-
жение размерности позволяет уменьшить этот объем данных, что полезно, если у вас есть
ограниченные вычислительные ресурсы.
Улучшение обобщения: Высокоразмерные векторы слов могут привести к переобучению
моделей машинного обучения, особенно если у вас ограниченный объем обучающих данных.
Снижение размерности может помочь модели лучше обобщать, удаляя избыточные детали из
признакового пространства.
Визуализация данных: Снижение размерности позволяет визуализировать данные в двух
или трех измерениях, что удобно для анализа и визуализации. Это особенно важно при работе
с большими наборами данных или при попытке понять структуру векторных представлений
слов.
Улучшение производительности моделей: Некоторые алгоритмы машинного обучения
могут работать более эффективно в низкоразмерных пространствах, так как уменьшается про-
клятие размерности. Это может привести к более быстрой обучаемости моделей и более высо-
кой производительности на тестовых данных.
Сжатие информации: Снижение размерности может быть рассмотрено как метод сжатия
информации. Вы сохраняете основные характеристики данных, но уменьшаете их размер, что
может быть полезно при хранении или передаче данных.
59
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Процесс снижения размерности может осуществляться различными методами, такими
как РСА (Principal Component Analysis), t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding) и
другими. Выбор конкретного метода зависит от задачи и характеристик данных.
Для более наглядного понимания снижения размерности векторов слов, давайте рассмот-
рим пример:
Представьте, что у нас есть набор данных, состоящий из векторов слов с высокой размер-
ностью, например, 1000 измерений. Эти векторы представляют слова нашего словаря. Однако
работать с такими высокоразмерными векторами может быть сложно и ресурсоемко.
Для упрощения, мы решаем снизить размерность векторов слов с 1000 измерениями
до всего 2 измерений. Это значит, что каждое слово теперь будет представлено всего двумя
числами.
Итак, у нас есть набор слов и их векторов:
-	"солнце" = [0.2, 0.8, ..., 0.3] (1000 измерений)
-	"светит" = [0.5, 0.9, ..., 0.1] (1000 измерений)
-	"ярко" = [0.7, 0.6, ..., 0.5] (1000 измерений)
-	"хороший" = [0.9, 0.7, ..., 0.2] (1000 измерений)
-	"плохой" = [0.2, 0.1, ..., 0.8] (1000 измерений)
С помощью метода снижения размерности, допустим, РСА, мы преобразуем эти векторы
в двумерное пространство:
-	"солнце" = [0.2, 0.8] (2 измерения)
-	"светит" = [0.5, 0.9] (2 измерения)
-	"ярко" = [0.7, 0.6] (2 измерения)
-	"хороший" = [0.9, 0.7] (2 измерения)
-	"плохой" = [0.2, 0.1] (2 измерения)
Теперь каждое слово представлено только двумя числами, и мы можем визуализировать
их на двумерном графике. Каждая точка на графике соответствует слову, и мы видим, как
слова распределены в этом двумерном пространстве. Точки, близкие друг к другу на графике,
имеют близкие векторные представления, что означает схожий смысл слов.
Это позволяет нам лучше понимать отношения между словами и их семантический кон-
текст в упрощенном двумерном представлении.
Процесс снижения размерности, например, с использованием метода t-SNE (t-distributed
Stochastic Neighbor Embedding), может быть полезен для визуализации векторных представле-
ний слов в двумерном пространстве. Вот пример использования t-SNE для снижения размер-
ности векторов слов и их визуализации:
"python
import gensim
import numpy as np
from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as pit
#	Пример текстовых данных
sentences = [
["я", "люблю", "гулять"],
["погода", "сегодня", "прекрасная"],
["как", "дела","?"],
["это", "очень", "интересно"]
]
#	Обучение Word2Vec модели
model = gensim.models.Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=l,
sg=O)
60
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
#	Список слов
words = list(model.wv.index_to_key)
#	Получение векторов слов
vectors = [model.wvfword] for word in words]
#	Преобразование в массив NumPy
vectors = np.array(vectors)
#	Различные параметры t-SNE
perplexities = [2, 5, 10] # Изменено значение perplexity
fig, axs = plt.subplots(l, 3, figsize=(15, 5))
for i, perplexity in enumerate(perplexities):
#	Снижение размерности с помощью t-SNE
tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=perplexity, n_iter=300)
vectors_2d = tsne. fit_transform( vectors)
#	Создание графика
ax = axs[i]
ax.scatter(vectors_2d[:, 0], vectors_2d[:, 1], marker='o', color='b', s=100)
#	Добавление меток слов
for j, word in enumerate(words):
ax.annotate(word, xy=(vectors_2d[j, 0], vectors_2d[j, 1]), fontsize=8)
ax.set_title(f"t-SNE (perplexity= {perplexity})")
ax. set_xlabel(" Dimension 1")
ax. set_ylabel(" Dimension 2")
ax.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()
В этом примере мы сначала обучаем модель Word2Vec на небольшом наборе данных и
получаем векторы слов. Затем мы используем t-SNE для снижения размерности векторов до
2D и визуализации их на графике. Perplexity и n_iter - это параметры t-SNE, которые можно
настраивать в зависимости от задачи.
На графиках, полученных с использованием t-SNE для снижения размерности векторных
представлений слов, мы видим визуализацию слов в двумерном пространстве. Каждая точка
на графике представляет слово, а расстояние и расположение точек отражает их отношения в
векторном пространстве.
Вот, что можно наблюдать на этих графиках:
61
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
1.	t-SNE с perplexity=2: На этом графике мы видим, что точки сгруппированы близко друг
к другу, и это может свидетельствовать о том, что близкие семантически слова располагаются
близко в этом пространстве.
2.	t-SNE с perplexity=5: Здесь точки более равномерно распределены по графику, и неко-
торые группы слов все равно ближе друг к другу, что указывает на семантическую схожесть.
3.	t-SNE с perplexity=10: При более высоком значении perplexity точки распределены еще
более равномерно, но семантически схожие слова все равно близки друг к другу.
Важно отметить, что t-SNE - это метод снижения размерности, который стремится сохра-
нить семантические отношения между словами. Поэтому на графиках мы видим, что слова
с близким смыслом часто сгруппированы близко друг к другу. Это может быть полезным
для анализа семантической структуры векторных представлений слов и для понимания, какие
слова в тексте имеют схожие значения в данном контексте.
7.	Перенос знаний:
Когда мы говорим о "переносе знаний" в контексте предобученных эмбеддингов слов,
мы имеем в виду возможность использования этих эмбеддингов для решения других задач, не
связанных с обучением эмбеддингов. Вот как это работает и почему это полезно:
1	. Инициализация моделей: Предобученные эмбеддинги слов могут быть использованы
для инициализации моделей глубокого обучения, таких как нейронные сети. Вместо случайной
инициализации весов, модель начинает с весов, представляющих семантику слов. Это может
ускорить обучение и улучшить производительность модели на задачах обработки естествен-
ного языка.
2	. Перенос знаний: Знания о семантике слов, полученные во время предобучения эмбед-
дингов на больших текстовых корпусах, могут быть перенесены на задачи, в которых доступно
меньше данных. Например, если у вас есть ограниченный объем данных для обучения модели
классификации текстов, вы можете использовать предобученные эмбеддинги слов, чтобы улуч-
шить производительность модели.
3	. Улучшение обобщения: Предобученные эмбеддинги слов могут помочь модели лучше
обобщать знания. Модели, обученные на специфических корпусах данных, могут иметь огра-
ниченное представление о мире. Использование предобученных эмбеддингов позволяет им
получить более широкий контекст и обобщать на новые данные более эффективно.
4	. Решение задач разной сложности: Предобученные эмбеддинги слов позволяют исполь-
зовать одни и те же эмбеддинги для решения разных задач NLP. Например, вы можете исполь-
зовать одни и те же эмбеддинги для задачи сентимент-анализа, задачи определения семанти-
ческой близости и других задач, не переобучая эмбеддинги для каждой задачи.
Итак, передача семантических знаний с помощью предобученных эмбеддингов слов поз-
воляет сэкономить ресурсы на обучении и улучшить производительность моделей, делая их
способными понимать смысл текстов и работать с ними более эффективно.
Давайте рассмотрим наглядный пример использования предобученных эмбеддингов
слов для визуализации и анализа данных. Для этого представим, что у нас есть небольшой
набор текстовых обзоров фильмов, и мы хотим понять, какие слова связаны с позитивными
и негативными отзывами. Мы визуализируем слова с использованием предобученных эмбед-
дингов и сделаем выводы.
Шаг 1: Загрузка предобученных эмбеддингов
Сначала мы загружаем предобученные эмбеддинги слов, которые обучены на большом
корпусе текстов, например, на Википедии. Мы будем использовать эти эмбеддинги для нашего
маленького корпуса отзывов.
"python
import gensim.downloader as api
62
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
#	Загрузка предобученных эмбеддингов
word_vectors = api.load("glove-wiki-gigaword-100")
Шаг 2: Выбор слов и их визуализация
Далее мы выбираем набор слов, которые могут быть связаны с позитивными и нега-
тивными отзывами о фильмах, например: "хороший", "плохой", "великолепный", "скучный",
"замечательный" и "ужасный". Мы визуализируем эти слова в двумерном пространстве с
использованием t-SNE, чтобы увидеть, как они связаны друг с другом.
import gensim.downloader as api
from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as pit
import numpy as np
#	Загрузка предобученных эмбеддингов
word_vectors = api.load("glove-wiki-gigaword-100")
#	Слова для визуализации
words_to_visualize = ["king", "queen", "man", "woman", "apple", "orange"]
#	Получение векторов слов
word_vectors_to_visualize = [word_vectors[word] for word in words_to_visualize]
#	Преобразование списка в массив NumPy
word_vectors_to_visualize = np.array(word_vectors_to_visualize)
#	Снижение размерности с помощью t-SNE
tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=5, n_iter=300)
vectors_2d = tsne.fit_transform(word_vectors_to_visualize)
#	Создание графика
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(vectors_2d[:, 0], vectors_2d[:, 1], marker='o', color='b', s=100)
#	Добавление меток слов
for i, word in enumerate(words_to_visualize):
plt.annotate(word, xy=(vectors_2d[i, 0], vectors_2d[i, 1]), fontsize=12)
plt.title("Word Vectors Visualization using t-SNE")
plt.xlabel("Dimension 1")
plt.ylabel("Dimension 2")
plt.grid(True)
plt.show()
63
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Dimension 1
Результат выполнения данного кода - это визуализация векторных представлений слов в
двумерном пространстве с помощью метода t-SNE. Здесь представлены слова "king", "queen",
"man", "woman", "apple" и "orange".
На графике вы увидите точки, представляющие каждое из этих слов, разбросанные в
2О-пространстве. Эти точки пытаются сохранить семантические отношения между словами.
Слова, которые имеют схожий смысл или употребляются в схожих контекстах, будут ближе
друг к другу на графике.
Обычно на таком графике можно увидеть интересные паттерны. Например, в данном
случае, слова "king" и "queen" могут быть ближе друг к другу, так как они связаны с королев-
ской семьей. А слова "man" и "woman" будут близко друг к другу, так как они связаны с полом.
Эти визуализации могут помочь нам понимать семантические отношения между словами
и использовать эти представления для различных задач обработки естественного языка, таких
как классификация текстов, кластеризация или поиск похожих слов.
8.	Понимание и обработка естественного языка:
Эмбеддинги слов играют важную роль в более сложных задачах NLP, таких как машин-
ный перевод, анализ тональности, вопросно-ответные системы и многое другое.
Важно отметить, что существует множество предобученных эмбеддингов слов, таких как
Word2Vec, GloVe, FastText и более крупные модели, такие как BERT и GPT, которые предо-
ставляют более контекстуальные и семантически богатые представления. Выбор конкретного
метода и модели эмбеддингов слов зависит от задачи и доступных ресурсов.
Различные методы и модели для получения векторных представлений слов и текстов
обеспечивают разные уровни семантической богатости и контекстуальности. Рассмотрим крат-
кий обзор популярных методов и моделей:
1.	Word2Vec (Word Embeddings):
64
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Основная идея: Word2Vec - это метод для обучения плотных векторных представле-
ний слов, основанных на контекстной схожести слов в большом корпусе текста.
Как это работает: Word2Vec использует нейронные сети, такие как Skip-gram и
Continuous Bag of Words (CBOW), чтобы предсказать соседние слова в предложении для
каждого целевого слова. Это обучение позволяет модели узнавать семантические отношения
между словами.
Применение: Word2Vec хорошо подходит для различных задач обработки естествен-
ного языка (Natural Language Processing, NLP), таких как поиск похожих слов, анализ тональ-
ности и кластеризация текста.
2.	GloVe (Global Vectors for Word Representation):
Основная идея: GloVe - это метод, объединяющий глобальную статистику корпуса тек-
ста и локальную контекстную информацию для создания векторных представлений слов.
Как это работает: GloVe использует матрицу совстречаемости слов для вычисления
сходства между словами. Это позволяет учесть как локальную информацию о соседних словах,
так и глобальные статистические свойства слова в большом корпусе.
Применение: GloVe также используется для решения задач NLP, и его векторные пред-
ставления слов можно использовать в различных моделях машинного обучения.
3.	FastText:
Основная идея: FastText - это метод, который расширяет идеи Word2Vec, представляя
слова как сумму подслов (subword embeddings).
Как это работает: FastText разбивает слова на подслова (например, префиксы и суф-
фиксы) и создает векторы для каждого подслова. Затем вектор слова вычисляется как сумма
векторов его подслов. Это позволяет FastText обрабатывать неизвестные слова и справляться
с морфологическими различиями.
Применение: FastText часто используется в задачах, где важна обработка разнообраз-
ных текстов, таких как классификация текста, анализ тональности и категоризация докумен-
тов.
4.	BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers):
Основная идея: BERT - это представитель семейства моделей Transformers, который
обучается на огромных объемах текста и предоставляет контекстуальные векторные представ-
ления слов и фраз.
Как это работает: BERT использует многозадачное обучение и предсказание маскиро-
ванных слов для создания контекстуальных векторных представлений. Он учитывает левый и
правый контекст каждого слова, что делает его особенно мощным для задач NLP.
Применение: BERT является основой для многих современных задач NLP, включая
вопросно-ответные системы, машинный перевод, именованное сущность-взвешивание и мно-
гое другое.
5.	GPT (Generative Pre-trained Transformer):
Основная идея: GPT - это еще одна модель из семейства Transformers, обучаемая на
больших объемах текста. В отличие от BERT, GPT ориентирован на генерацию текста.
Как это работает: GPT обучается предсказывать следующее слово в последовательно-
сти на основе предыдущего контекста. Это делает его мощным инструментом для задач, свя-
занных с генерацией текста, таких как автокомплит, генерация статей и диалоговые системы.
Применение: GPT используется для генерации текста и выполнения различных NLP-
задач, требующих создания текста.
Выбор метода или модели зависит от конкретной задачи и доступных ресурсов. Модели,
такие как BERT и GPT, предоставляют наилучшие результаты в контексте семантически бога-
тых и контекстуальных представлений, но они также требуют больших объемов вычислитель-
ных ресурсов и данных для обучения.
65
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Давайте рассмотрим примеры применения кода для каждой из упомянутых моделей и
методов: Word2Vec, GloVe, FastText, BERT и GPT.
Пример применения Word2Vec:
Word2Vec может быть использован для поиска наиболее близких слов к данному слову:
"python
from gensim.models import Word2Vec
#	Создаем модель Word2Vec и обучаем на корпусе текста
sentences = [["I", "love", "machine", "learning"], ["Word", "embeddings", "are", "useful"]]
model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=l, sg=O)
#	Получаем векторное представление слова "machine"
vector = model.wv["machine"]
#	Находим наиболее близкие слова к "machine"
similar_words = model.wv.most_similar("machine", topn=3)
print("Vector for 'machine':", vector)
print("Most similar words to 'machine':", similar_words)
Пример применения GloVe:
GloVe может быть использован для поиска векторных представлений слов:
"python
from glove import GloVe
#	Создаем модель GloVe и обучаем на корпусе текста
corpus = ["I love machine learning", "Word embeddings are useful"]
model = GloVe(d=100, window=5)
model.fit(corpus)
#	Получаем векторное представление слова "machine"
vector = model.word_vectors[model.dictionary["machine"]]
#	Находим наиболее близкие слова к "machine"
similar_words = model.most_similar("machine", number=3)
print("Vector for 'machine':", vector)
print("Most similar words to 'machine':", similar_words)
Пример применения FastText:
FastText может быть использован для обучения векторных представлений слов:
"python
from gensim.models import FastText
#	Создаем модель FastText и обучаем на корпусе текста
sentences = [["I", "love", "machine", "learning"], ["Word", "embeddings", "are", "useful"]]
model = FastText(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=l, sg=O)
#	Получаем векторное представление слова "machine"
vector = model.wv["machine"]
#	Находим наиболее близкие слова к "machine"
similar_words = model.wv.most_similar("machine", topn=3)
print("Vector for 'machine':", vector)
print("Most similar words to 'machine':", similar_words)
Пример применения BERT:
BERT может быть использован для классификации текста:
"python
import torch
66
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
from sklearn.metrics import accuracy_score
#	Загрузка предобученной модели BERT
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)
# Пример для бинарной классификации
#	Подготовка данных
texts = ["This movie is great!", "I did not like this book."]
labels = [1,0]# Положительный и отрицательный классы
#	Предобработка текста
encodings = tokenizer(texts, truncation=True, padding=True, return_tensors='pt')
#	Преобразование меток классов в тензор
labels = torch.tensor(labels)
#	Обучение модели
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=l е-5)
model.trainO
optimizer.zero_grad()
outputs = model(**encodings, labels=labels)
loss = outputs.loss
loss, backward!)
optimizer.stepO
#	Перевод модели в режим оценки
model.evalO
#	Применение модели к новым данным
new_texts = ["This is a test.", "I love this product."]
new_encodings = tokenizer(new_texts, truncation=True, padding=True, return_tensors='pt')
with torch.no_grad():
outputs = model(**new_encodings)
logits = outputs.logits
predicted_labels = torch.argmax(logits, dim=l)
print("Predicted labels:", predicted_labels)
Пример применения GPT:
GPT может быть использован для генерации текста:
"python
import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
#	Загрузка предобученной модели GPT-2
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
#	Генерация текста
input_text = "Once upon a time"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, retum_tensors='pt')
#	Генерация продолжения текста
output = model.generate(input_ids, max_length=50, num_retum_sequences=5,
no_repeat_ngram_size=2)
#	Декодирование и вывод сгенерированных текстов
generated_texts = [tokenizer.decode(ids, skip_special_tokens=True) for ids in output]
for i, text in eniimerate(generated_texts):
67
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
print(f"Generated Text {i + 1}: {text}")
Каждый из этих примеров демонстрирует основные принципы использования соответ-
ствующей модели или метода для задач обработки текста. Важно учесть, что для эффективного
использования этих моделей необходимо обучение на соответствующих данных и настройка
для конкретной задачи.
68
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Глава 3: Машинный перевод
3.1.	Введение в задачу машинного перевода и её сложности
Задача машинного перевода (Machine Translation, МТ) - это область машинного обуче-
ния, которая занимается автоматическим переводом текста из одного языка на другой. Она
имеет огромное значение в современном мире, так как позволяет людям из разных культур и
языковых групп общаться и обмениваться информацией.
1.	Основная задача:
Задача машинного перевода (Machine Translation, МТ) заключается в создании компью-
терных систем, способных автоматически переводить текст с одного языка на другой с высо-
кой точностью. Это важно для обмена информацией между различными языковыми группами
без участия человека. Основной целью является обеспечение качественного перевода, который
бы максимально точно передавал смысл оригинального текста, включая его контекст, грамма-
тику и культурные особенности. Современные системы машинного перевода часто используют
методы глубокого обучения и нейронные сети для улучшения качества и точности перевода.
Эта задача остается активной областью исследований в области искусственного интеллекта и
обработки естественного языка.
2.	Сложности задачи машинного перевода:
-	Лингвистическая разнообразность: Языки могут быть очень разными по структуре,
грамматике и словарному составу. Например, некоторые языки имеют грамматические осо-
бенности, которых нет в других языках.
-	Полисемия и омонимия: Многие слова имеют несколько значений в зависимости от
контекста. Это усложняет задачу выбора правильного перевода.
-	Идиомы и фразеологизмы: Некоторые языки богаты идиомами и фразеологизмами,
которые не имеют прямых аналогов в других языках.
-	Синтаксические различия: Структура предложений и синтаксис могут значительно раз-
личаться между языками.
-	Культурные особенности: Некоторые фразы и выражения могут быть культурно обу-
словлены и не имеют точных аналогов в других культурах.
-	Нестандартный текст: Переводчики должны работать с текстом, который может содер-
жать опечатки, аббревиатуры и другие нетипичные формы.
3.	Методы машинного перевода:
-	Правила и шаблоны: Ранние системы машинного перевода основывались на правилах
и шаблонах, разработанных лингвистами. Этот метод был первой попыткой автоматизировать
процесс перевода текста с одного языка на другой. Однако он был ограничен в способности
учиться на больших объемах данных и ограничен количеством разработанных правил и шаб-
лонов. Это означало, что такие системы были ограничены в способности переводить сложные
и многозначные фразы. С развитием вычислительной мощности и методов статистического
машинного перевода и нейронных сетей, такие системы были заменены более эффективными
методами, способными обучаться на больших объемах данных и обеспечивать более высокое
качество перевода.
-	Статистический машинный перевод (Statistical Machine Translation, SMT): Статистиче-
ский машинный перевод (Statistical Machine Translation, SMT) - это метод машинного пере-
вода, который использует статистические модели, построенные на анализе больших параллель-
ных корпусов текста на разных языках. В рамках SMT, эти модели вычисляют вероятности
69
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
перевода и выбирают наиболее вероятные варианты перевода. SMT был одним из важных эта-
пов в развитии машинного перевода и считается предшественником более современных мето-
дов, таких как нейронные сети и архитектура Transformer.
Основные принципы SMT включают в себя анализ параллельных текстовых корпусов на
двух языках, чтобы выявить статистические зависимости между словами и фразами на одном
языке и их эквивалентами на другом языке. Эти зависимости включают в себя вероятности
перевода слов и фраз, а также вероятности выравнивания между словами в параллельных
текстах.
Основные компоненты SMT включают в себя:
Модель языка (Language Model): Эта модель оценивает вероятность последовательности
слов на целевом языке. Она помогает определить, насколько вероятно данное предложение на
целевом языке.
Модель перевода (Translation Model): Эта модель оценивает вероятность перевода слов
и фраз с одного языка на другой. Она использует статистические данные, изученные из парал-
лельных корпусов, чтобы предсказать наиболее вероятные переводы.
Модель выравнивания (Alignment Model): Эта модель определяет, как слова и фразы в
исходном и целевом тексте соотносятся между собой. Это важно для правильного выделения
соответствующих переводов.
С использованием этих моделей, SMT генерирует перевод, выбирая комбинации слов и
фраз, которые максимизируют вероятность перевода для данного предложения.
Хотя SMT был важным шагом в развитии машинного перевода, современные методы,
такие как нейронные сети и архитектура Transformer, достигли более высокого качества пере-
вода и способности работать с более сложными языковыми структурами. Однако SMT оста-
ется важным источником для исследований и может использоваться в ситуациях, где доступ к
большим объемам обучающих данных ограничен.
-	Нейронные сети и глубокое обучение: С развитием нейронных сетей и глубокого обу-
чения были созданы модели машинного перевода, такие как Sequence-to-Sequence (Seq2Seq)
сети и Transformer. Эти модели обучаются на параллельных корпусах и способны улавливать
сложные зависимости в тексте. Они представляют собой значительное улучшение по сравне-
нию с более ранними методами машинного перевода, такими как статистический машинный
перевод (SMT).
Seq2Seq сети представляют собой архитектуру, в которой входная последовательность
преобразуется в выходную последовательность. Они состоят из двух основных компонентов:
энкодера (encoder) и декодера (decoder). Энкодер преобразует входную последовательность в
вектор фиксированной длины, называемый контекстным вектором. Декодер использует этот
контекстный вектор для генерации выходной последовательности. Эта архитектура позволяет
обрабатывать последовательности переменной длины и подходит для задач машинного пере-
вода.
Transformer - это более современная архитектура, которая представляет собой многого-
ловую нейронную сеть, способную обучаться параллельно и улавливать сложные зависимости
в тексте. Она включает в себя механизм внимания (attention), который позволяет модели фоку-
сироваться на разных частях входной последовательности при генерации выхода. Transformer
архитектура считается одной из самых эффективных для задач машинного перевода и давала
впечатляющие результаты в большом числе задач обработки естественного языка.
Особенностью нейронных сетей и глубокого обучения в контексте машинного перевода
является их способность обучаться на больших объемах данных и улавливать сложные языко-
вые зависимости. Это позволяет им достигать высокого качества перевода и успешно работать
с различными языковыми парами и структурами текста.
4.	Современные достижения:
70
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Современные системы машинного перевода, основанные на нейронных сетях, действи-
тельно достигли высокой точности и стали ключевыми инструментами в многих областях. Вот
несколько популярных систем машинного перевода:
Google Translate - один из самых известных и широко используемых онлайн-сервисов
машинного перевода. Он основан на нейронных сетях и может переводить текст и даже речь
между десятками языков.
Microsoft Translator также предоставляет мощное средство машинного перевода, способ-
ное обрабатывать текст и речь. Он широко интегрирован в продукты Microsoft, такие как Office
и Skype.
DeepL стала известной своей высокой точностью перевода и широким языковым покры-
тием. Она использует нейронные сети, чтобы достичь выдающейся производительности в пере-
воде.
OpenNMT - это открытый исходный код для машинного перевода на основе нейрон-
ных сетей. Он предоставляет гибкую архитектуру для обучения и развертывания собственных
моделей перевода.
Facebook Al's Fairseq - это библиотека от Facebook AI, которая предоставляет множе-
ство современных моделей машинного перевода. Она позволяет исследователям и инженерам
создавать и обучать собственные модели.
Naver Papago - это система машинного перевода, разработанная Naver, корейской ком-
панией. Она специализируется на переводе между различными языками, включая многие ази-
атские языки.
Yandex.Translate - это популярный сервис машинного перевода, созданный российской
компанией Yandex. Он предоставляет перевод на множество языков и интегрирован в другие
продукты Yandex.
Многие системы машинного перевода, основанные на нейронных сетях, имеют открытый
исходный код, что означает, что их можно свободно использовать, модифицировать и распро-
странять. Вот несколько популярных систем с открытым кодом:
Tensor2Tensor (Т2Т) (https://github.com/tensorflow/tensor2tensor) - это проект с откры-
тым исходным кодом от Google, который предоставляет инструменты для обучения различных
моделей машинного перевода и других задач машинного обучения.
Marian NMT (https://marian-nmt.github.io/) - это быстрая и эффективная система машин-
ного перевода с открытым исходным кодом. Она разработана командой разработчиков Opus
и поддерживает множество языков.
Joey NMT (https://github.com/joeynmt/joeynmt) - это простая и гибкая система машин-
ного перевода с открытым исходным кодом, разработанная на основе PyTorch. Она поддержи-
вает трансформеры и другие архитектуры.
OpenNLP (https://opennlp.apache.org/) - это проект с открытым исходным кодом от
Apache, который предоставляет инструменты для обработки текста на естественном языке,
включая машинный перевод.
Т2Т Translate (https://github.com/tensorflow/tensor2tensor/tree/master/tensor2tensor/bin/
t2t_translate) - это команда инструментов для перевода с использованием Tensor2Tensor,
предоставляющая возможность быстро протестировать модели машинного перевода на основе
трансформера.
Эти системы машинного перевода основаны на нейронных сетях, таких как рекуррент-
ные нейронные сети (RNN), сверточные нейронные сети (CNN) и трансформеры. Трансфор-
меры, в частности, сейчас считаются одной из наиболее передовых архитектур для машинного
перевода и привели к значительному улучшению качества перевода.
Эти системы машинного перевода демонстрируют значительные успехи в сферах многих
задач, таких как автоматическая субтитров, обработка текста, перевод в реальном времени и
71
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
многое другое. Они являются важной частью современной глобальной коммуникации и обес-
печивают доступ к информации на разных языках.
Задача машинного перевода остается активной областью исследований, так как суще-
ствует множество сложных проблем, которые требуют решения, включая улучшение качества
перевода между разными языковыми парами и более точное учет культурных особенностей.
Рассмотрим пример открытого исходного кода Fairseq
Исходный код Fairseq является обширным и охватывает множество файлов и функций, и
его полностью предоставить здесь не представляется возможным. Однако я могу показать вам,
как загрузить и использовать Fairseq для выполнения машинного перевода с предобученной
моделью.
1.	Установите Fairseq:
"'bash
pip install fairseq
2.	Создайте Python-скрипт для выполнения перевода с использованием Fairseq. Вот
пример минимального кода для выполнения машинного перевода с предобученной моделью
Fairseq:
"'python
import torch
import fairseq
#	Загрузите предобученную модель
model_path = 'path/to/your/modef # Укажите путь к папке с весами модели
model = torch.load(model_path)
#	Загрузите словари
source_dict = fairseq.data.Dictionary.load('path/to/your/source/dict.txt')
target_dict = fairseq.data.Dictionary.load('path/to/your/target/dict.txt')
#	Создайте экземпляр SequenceGenerator для перевода
translator = fairseq.sequence_generator.SequenceGenerator(
[model],
source_dict=source_dict,
target_dict=target_dict,
)
#	Подготовьте входное предложение для перевода
input_sentence = 'I am hungry'
input_tokens = source_dict.encode_line(input_sentence, append_eos=True).long()
#	Сгенерируйте перевод
translations = translator.generate([input_tokens], max_length=50)
#	Декодируйте результат
output_sentence = target_dict.decode_line(translations[0] [0] ['tokens'])
print(f'Input: {input_sentence}')
print(f'Translated: {output_sentence}')
Замените 'path/to/your/modef, 'path/to/your/source/dict.txt' и 'path/to/your/target/dict.txt'
на фактические пути к вашей предобученной модели и словарям.
Обратите внимание, что вам также нужно убедиться, что версия Fairseq соответствует
версии, с которой была обучена предобученная модель, и что необходимые зависимости уста-
новлены.
Fairseq предоставляет предобученные модели и словари для различных задач машинного
перевода. Эти данные доступны на официальном сайте Fairseq и могут быть скачаны бесплатно.
72
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Вот несколько популярных моделей и их пути на открытые данные:
1.	WMT19 En-Fr Translation Model
-	Путь к модели: [https://dl.fbaipublicfiles.com/fairseq/models/wmtl9.en-fr.joined-
dict.tr ansformer.tar.gz](https://dl.fbaipublicfiles.com/fairseq/models/wmtl9.en-fr.joined-
dict.tr ansformer.tar.gz)
-	Путь к словарям: [https://dl.fbaipublicfiles.com/fairseq/vocabulary/wmtl9.en-fr.joined-
dict.ensemble/dict.en.txt](https://dl.fbaipublicfiles.com/fairseq/vocabulary/wmtl9.en-fr. joined-
dict.ensemble/dict.en.txt) и [https://dl.fbaipublicfiles.com/fairseq/vocabulary/wmtl9.en-fr.joined-
dict.ensemble/dict.fr.txt](https://dl.fbaipublicfiles.com/fairseq/vocabulary/wmtl9.en-fr. joined-
dict.ensemble/dict.fr.txt)
2.	WMT16 En-De Translation Model
-	Путь к модели: [https://dl.fbaipublicfiles.com/fairseq/models/wmtl6.en-de.joined-
dict.tr ansformer.tar.gz](https://dl.fbaipublicfiles.com/fairseq/models/wmtl6.en-de.joined-
dict.tr ansformer.tar.gz)
-	Путь к словарям: [https://dl.fbaipublicfiles.com/fairseq/vocabulary/wmtl6.en-de.joined-
dict.ensemble/dict.en.txt](https://dl.fbaipublicfiles.com/fairseq/vocabulary/wmtl6.en-de. joined-
dict.ensemble/dict.en.txt) и [https://dl.fbaipublicfiles.com/fairseq/vocabulary/wmtl6.en-de.joined-
dict.ensemble/dict.de.txt](https://dl.fbaipublicfiles.com/fairseq/vocabulary/wmtl6.en-de.joined-
dict.ensemble/dict.de.txt)
3.	WMT14 En-Fr Translation Model
-	Путь к модели: [https://dl.fbaipublicfiles.com/fairseq/models/wmtl4.en-fr.joined-
dict.tr ansformer.tar.gz] (https ://dl.fbaipublicfiles.com/fairseq/models/wmtl4.en-fr.joined-
dict.tr ansformer.tar.gz)
-	Путь к словарям: [https://dl.fbaipublicfiles.com/fairseq/vocabulary/wmtl4.en-fr.joined-
dict/dict.en.txt](https://dl.fbaipublicfiles.com/fairseq/vocabulary/wmtl4.en-fr.joined-dict/
dict.en.txt) и [https://dl.fbaipublicfiles.com/fairseq/vocabulary/wmtl4.en-fr.joined-dict/dict.fr.txt]
(https://dl.fbaipublicfiles.com/fairseq/vocabulary/wmtl4.en-fr.joined-dict/dict.fr.txt)
4.	WMT19 En-De Translation Model
-	Путь к модели: [https://dl.fbaipublicfiles.com/fairseq/models/wmtl9.en-de.joined-
dict.tr ansformer.tar.gz] (https ://dl.fbaipublicfiles.com/fairseq/models/wmtl9. en-de.joined-
dict.tr ansformer.tar.gz)
-	Путь к словарям: [https://dl.fbaipublicfiles.com/fairseq/vocabulary/wmtl9.en-de.joined-
dict.ensemble/dict.en.txt](https://dl.fbaipublicfiles.com/fairseq/vocabulary/wmtl9.en-de. joined-
dict.ensemble/dict.en.txt) и [https://dl.fbaipublicfiles.com/fairseq/vocabulary/wmtl9.en-de.joined-
dict.ensemble/dict.de.txt](https://dl.fbaipublicfiles.com/fairseq/vocabulary/wmtl9.en-de.joined-
dict.ensemble/dict.de.txt)
Просто перейдите по указанным ссылкам и скачайте модели и словари с официального
сайта Fairseq. Вы можете использовать эти предобученные данные для выполнения машинного
перевода с Fairseq, как показано в предыдущих ответах.
3.2.	Использование рекуррентных и трансформерных моделей для машинного
перевода
Использование рекуррентных (RNN) и трансформерных моделей для машинного пере-
вода - это важный аспект современных систем машинного перевода. Давайте разберем, как
можно использовать обе эти архитектуры для задачи машинного перевода.
Использование Рекуррентных Моделей (RNN)
Рекуррентные нейронные сети (RNN) - это класс нейронных сетей, которые хорошо под-
ходят для работы с последовательными данными, такими как текст. В контексте машинного
перевода, RNN можно использовать для перевода последовательности слов из одного языка в
другой. Вот как это делается:
73
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
1.	Подготовьте данные
-	Ваш набор данных должен содержать пары предложений на двух языках: исходный
(например, английский) и целевой (например, французский).
-	Каждое предложение должно быть представлено в виде последовательности токенов
или чисел (индексов слов).
2.	Постройте архитектуру модели
-	Создайте рекуррентную модель, например, с использованием LSTM или GRU слоев.
-	Входной слой сети будет принимать последовательность слов на исходном языке, а
выходной слой будет предсказывать последовательность слов на целевом языке.
3.	Обучите модель
-	Используйте данные для обучения модели с помощью функции потерь, такой как кросс-
энтропия.
-	Процесс обучения может занять много эпох, и важно отслеживать метрики, такие как
BLEU-скор, для оценки качества перевода.
4.	Используйте модель для перевода
- После обучения модель можно использовать для перевода новых предложений с исход-
ного языка на целевой язык.
Использование Трансформерных Моделей
Трансформеры - это более новая и эффективная архитектура для машинного перевода
и обработки естественного языка. Они преодолевают некоторые ограничения RNN, такие как
длинные зависимости и возможность параллельной обработки.
1.	Подготовьте данные
- То же самое, что и в случае RNN - ваши данные должны содержать пары предложений
на двух языках.
2.	Постройте архитектуру модели
- Создайте модель на основе трансформера. Модели, такие как BERT, GPT и BERT,
предоставляют предобученные веса, которые можно донастроить под задачу перевода.
3.	Обучите модель
- Так же, как и с RNN, обучите модель с использованием функции потерь и данных для
обучения.
4.	Используйте модель для перевода
-	Модель на основе трансформера может быть использована для перевода, и она часто
достигает хороших результатов на различных задачах машинного перевода.
Оба варианта имеют свои преимущества и недостатки, и выбор зависит от ваших кон-
кретных требований и ресурсов. Трансформеры стали более популярными благодаря своей
эффективности, но RNN также могут быть полезными в некоторых случаях, особенно если у
вас есть ограниченные вычислительные ресурсы.
Давайте создадим таблицу, в которой сравнивается разница между рекуррентными
(RNN) и трансформерными моделями для машинного перевода. Эта таблица будет охватывать
основные аспекты, такие как архитектура, обучение и преимущества каждого метода:
Это общие характеристики, и конечный выбор между RNN и трансформерами будет
зависеть от ваших конкретных задач, доступных ресурсов и требований к производительности.
Трансформеры стали более популярными благодаря своей способности обрабатывать длинные
тексты и хорошей производительности на современных архитектурах глубокого обучения.
Рассмотрим примеры кода для обучения моделей машинного перевода на основе рекур-
рентных нейронных сетей (RNN) и трансформеров в библиотеке PyTorch. В этих примерах
используется набор данных torchtexf, который позволяет легко загрузить и обработать данные
для машинного перевода.
74
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Пример кода для обучения модели RNN:
"python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchtext, datasets import Translation
from torchtext.data import Field, Bucketiterator
#	Задайте параметры
SRC_LANGUAGE = 'en'
TGT_LANGUAGE = 'de'
BATCH_SIZE = 64
#	Загрузите данные
src_field = Field(tokenize = 'spacy', init_token = '<sos>', eos_token = '<eos>', lower = True)
tgt_field = Field(tokenize = 'spacy', init_token = '<sos>', eos_token = '<eos>', lower = True)
train_data, valid_data, test_data = Translation.splits(
exts = ('.en', '.de'), fields = (src_field, tgt_field)
)
src_field.build_vocab(train_data, min_freq = 2)
tgt_field.build_vocab(train_data, min_freq = 2)
#	Создайте и обучите модель RNN
class Seq2Seq(nn.Module):
def____init_(self, encoder, decoder, device):
super().__init_()
self .encoder = encoder
self .decoder = decoder
self .device = device
def forward(self, src, trg, teacher_forcing_ratio=0.5):
#	Реализуйте логику прямого прохода модели
pass
#	Задайте архитектуру энкодера и декодера (LSTM)
enc = Encoder(INPUT_DIM, ENC_EMB_DIM, HID_DIM, N_LAYERS, DROPOUT)
dec = Decoder(OUTPUT_DIM, DEC_EMB_DIM, HID_DIM, N_LAYERS, DROPOUT)
#	Создайте экземпляр модели Seq2Seq
model = Seq2Seq(enc, dec, device).to(device)
#	Определите функцию потерь и оптимизатор
optimizer = optim.Adam(model.parameters())
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
#	Определите функцию обучения и функцию проверки
def train(model, iterator, optimizer, criterion, clip):
pass
def evaluate(model, iterator, criterion):
pass
#	Обучение модели
N_EPOCHS = 10
CLIP = 1
for epoch in range(N_EPOCHS):
train_loss = train(model, train_iterator, optimizer, criterion, CLIP)
valid_loss = evaluate(model, valid-iterator, criterion)
print(f'Epoch: {epoch+1:02}')
75
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
print(f'\tTrain Loss: {train_loss:.3f} I Train PPL: {math.exp(train_loss):7.3f}')
print(f'\t Vai. Loss: {valid_loss:.3f} I Vai. PPL: {math.exp(valid_loss):7.3f}')
Пример кода для обучения модели Transformer:
"python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import math
from torchtext, datasets import Translation
from torchtext.data import Field, Bucketiterator
#	Задайте параметры
SRC_LANGUAGE = 'en'
TGT_LANGUAGE = 'de'
BATCH_SIZE = 64
#	Загрузите данные
src_field = Field(tokenize = 'spacy', init_token = '<sos>', eos_token = '<eos>', lower = True)
tgt_field = Field(tokenize = 'spacy', init_token = '<sos>', eos_token = '<eos>', lower = True)
train_data, valid_data, test_data = Translation.splits(
exts = ('.en', '.de'), fields = (src_field, tgt_field)
)
src_field.build_vocab(train_data, min_freq = 2)
tgt_field.build_vocab(train_data, min_freq = 2)
#	Создайте и обучите модель Transformer
class Transformer(nn.Module):
def_____init_(self, encoder, decoder, src_pad_idx, trg_pad_idx, device):
super().___init_()
self .encoder = encoder
self .decoder = decoder
self.src_pad_idx = src_pad_idx
self.trg_pad_idx = trg_pad_idx
self .device = device
def make_masks(self, src, trg):
#	Реализуйте маски
pass
def forward(self, src, trg):
#	Реализуйте прямой проход модели
pass
#	Задайте архитектуры энкодера и декодера (Transformer)
src_pad_idx = src_field.vocab.stoi[src_field.pad_token]
trg_pad_idx = tgt_field.vocab.stoi[tgt_field.pad_token]
enc = Encoder(INPUT_DIM, HID_DIM, N_LAYERS,	N_HEADS,	PF_DIM,
ENC_DROPOUT, MAX_LENGTH, device)
dec = Decoder(OUTPUT_DIM, HID.DIM, N.LAYERS, N.HEADS, PF.DIM,
DEC_DROPOUT, MAX_LENGTH, device)
#	Создайте экземпляр модели Transformer
model
= Transformer(enc, dec, src_pad_idx, trg_pad_idx, device).to(device)
#	Определите функцию потерь и оптимизатор
76
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=LEARNING_RATE)
criterion = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index = trg_pad_idx)
#	Определите функцию обучения и функцию проверки
def train(model, iterator, optimizer, criterion, clip):
pass
def evaluate(model, iterator, criterion):
pass
#	Обучение модели
N_EPOCHS = 10
CLIP = 1
for epoch in range(N_EPOCHS):
train_loss = train(model, train_iterator, optimizer, criterion, CLIP)
valid_loss = evaluate(model, valid_iterator, criterion)
print(f'Epoch: {epoch+1:02}')
print(f'\tTrain Loss: {train_loss:.3f} I Train PPL: {math.exp(train_loss):7.3f}')
print(f'\t Vai. Loss: {valid_loss:.3f} I Vai. PPL: {math.exp(valid_loss):7.3f}')
Обратите внимание, что эти коды	- это только общие примеры
и не включают в себя все детали и	функции обработки данных. Вы
77
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
должны настроить их под свой конкретный набор данных и требования к
Аспект
Архитектура
Обработка
последовательностей
Рекуррентные
Модели (RNN)
Основаны на
рекуррентных слоях
Хорошо работают с
последовательными
данными, но могут
иметь проблемы с
длинными
зависимостями
Параллельная
обработка
Обучение
Плохо подходят для
параллельной
обработки из-за
последовательной
природы
Более медленное
обучение из-за
последовательности
шагов
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
3.3.	Обсуждение техник обучения без учителя и многих языковых пар
Обучение без учителя (Unsupervised Learning) в контексте машинного перевода пред-
ставляет собой задачу обучения модели перевода без доступа к параллельным данным на двух
языках. Вместо этого модель обучается на данных только на одном языке (моноязычные дан-
ные) и при этом способна выполнять перевод с одного языка на другой.
Такие техники обучения без учителя могут быть полезными, когда доступ к большому
количеству параллельных данных ограничен или когда нужно создать систему машинного
перевода для множества языковых пар. Давайте рассмотрим некоторые из таких техник и вызо-
вов, связанных с многими языками:
3.3.1. Обучение без учителя
1. Автокодировщики (Autoencoders): Модель автокодировщика состоит из энкодера и
декодера. В процессе обучения она учится кодировать входные данные в скрытое представ-
ление и затем восстанавливать исходные данные из этого скрытого представления. Эту идею
можно применить к тексту, чтобы создать моноязычные эмбеддинги, а затем использовать их
для перевода.
Автокодировщики (Autoencoders) - это класс нейронных сетей, который используется
для задачи извлечения информации или репрезентации из данных. Они состоят из двух основ-
ных компонентов: **энкодера (encoder)** и **декодера (decoder)**. Автокодировщики рабо-
тают следующим образом:
-	Энкодер (Encoder): Этот компонент принимает на вход исходные данные и кодирует
их в некоторое скрытое представление (латентное представление). Энкодер обычно состоит из
слоев, которые постепенно уменьшают размерность данных, переводя их в более компактное
представление. Энкодер можно рассматривать как сжимающую функцию.
-	Декодер (Decoder): Этот компонент принимает скрытое представление, созданное энко-
дером, и восстанавливает исходные данные из этого представления. Декодер обратно увеличи-
вает размерность данных, преобразуя их в исходный формат. Декодер можно рассматривать
как разжимающую функцию.
-	Функция потерь (Loss Function): Обучение автокодировщика выполняется путем мини-
мизации разницы между исходными данными и данными, восстановленными декодером.
Обычно используется функция потерь, такая как среднеквадратичная ошибка (MSE) или
кросс-энтропия, в зависимости от типа данных.
Идея автокодировщиков заключается в том, что модель учится извлекать ключевые при-
знаки из данных в скрытом представлении. Когда такая модель обучена, можно использовать
скрытое представление для различных целей, таких как сжатие данных, извлечение признаков,
а также в задачах машинного перевода.
Применение автокодировщиков к тексту
Для текстовых данных можно построить автокодировщики, используя рекуррентные ней-
ронные сети (RNN) или сверточные нейронные сети (CNN) в качестве энкодера и декодера.
Вот как это можно применить к тексту для создания моноязычных эмбеддингов и использо-
вания их для машинного перевода:
Обучение автокодировщика на моноязычных данных:
-	На первом этапе обучения автокодировщик получает на вход тексты только на одном
языке (например, английский). Эти тексты пропускаются через энкодер и декодер.
79
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
-	Цель обучения - минимизировать разницу между входными и выходными данными,
то есть декодированными текстами.
Использование скрытых представлений:
-	После обучения автокодировщика можно использовать скрытое представление (латент-
ное представление) текста на этом языке в качестве его эмбеддинга.
-	Этот эмбеддинг может быть использован как основа для создания переводов на другой
язык.
Обучение переводчика на моноязычных данных:
-	Далее можно обучить модель машинного перевода на основе полученных моноязычных
эмбеддингов.
-	Эта модель будет принимать текст на исходном языке, преобразовывать его в моно-
язычный эмбеддинг, а затем декодировать его на целевой язык.
Использование автокодировщиков в качестве части процесса машинного перевода может
помочь в случаях, когда доступ к параллельным данным ограничен или их недостаточно.
Однако этот метод также имеет свои ограничения, и его эффективность может зависеть от
качества обучения автокодировщика и других факторов.
Пример кода для обучения автокодировщика на текстовых данных и использования его
для создания моноязычных эмбеддингов:
"python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchtext.data import Field, TabularDataset, Bucketiterator
#	Задайте параметры
BATCH_SIZE = 64
EMBEDDING_DIM = 256
HIDDEN_DIM = 512
NUM_LAYERS = 2
LEARNING-RATE = 0.001
EPOCHS = 10
#	Определите поля для входных и выходных данных
TEXT = Field(tokenize='spacy', lower=True)
fields = [('text', TEXT)]
#	Загрузите моноязычные данные (замените на свои данные)
train_data, valid_data, test_data = TabularDataset.splits(
path='data/', train='train.csv', validation='valid.csv', test='test.csv', format='csv', fields=fields
)
#	Постройте словарь и создайте итераторы для данных
TEXT. build_vocab(train_data, min_freq=2)
train_iterator, valid-iterator, test-iterator = Bucketlterator.splits(
(train_data, valid_data, test_data), batch_size=BATCH_SIZE, sort=False
)
#	Определите класс автокодировщика
class AutoEncoder(nn.Module):
def____init_(self, input_dim, emb_dim, hidden_dim, num_layers):
super().__init_()
self .embedding = nn.Embedding(input_dim, emb_dim)
self.encoder = nn.LSTM(emb_dim, hidden_dim, num_layers=num_layers,
bidirectional=True, dropout=0.2)
80
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
self.decoder = nn.LSTM(hidden_dim * 2, emb_dim, num_layers=num_layers, dropout=0.2)
self.fc = nn.Linear(emb_dim, input_dim)
def forward(self, src):
embedded = self.embedding(src)
encoder_output, (hidden, cell) = self.encoder(embedded)
decoder_output, _ = self.decoder(encoder_output, (hidden, cell))
output = self.fc(decoder_output)
return output
#	Создайте экземпляр модели и оптимизатор
INPUT_DIM = len(TEXT.vocab)
model = AutoEncoder(INPUT_DIM, EMBEDDING_DIM, HIDDEN_DIM,
NUM_LAYERS)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=LEARNING_RATE)
criterion = nn.CrossEntropyLossQ
#	Обучение модели автокодировщика
def train(model, iterator, optimizer, criterion):
model.train()
total_loss = 0
for batch in iterator:
optimizer.zero_grad()
output = model(batch.text)
output_dim = output.shape[2]
output = output.view(-l, output_dim)
trg = batch.text.view(-l)
loss = criterion(output, trg)
loss, backward!)
optimizer.stepO
total_loss += loss.item()
return total_loss / len(iterator)
for epoch in range(EPOCHS):
train_loss = train(model, train_iterator, optimizer, criterion)
print(f'Epoch: {epoch+l:02}, Train Loss: {train_loss:.3f}')
#	Использование обученного автокодировщика для создания моноязычных эмбеддингов
def get_embeddings(model, iterator):
model.evalO
embeddings = []
with torch.no_grad():
for batch in iterator:
output = model(batch.text)
embeddings.append(output)
return torch.cat(embeddings, dim=0)
#	Получите моноязычные эмбеддинги
mono_embeddings = get_embeddings(model, train_iterator)
#	Теперь можно использовать эти эмбеддинги для машинного перевода или других задач
NLP.
Этот код показывает, как создать и обучить автокодировщик на текстовых данных, а
затем использовать его для создания моноязычных эмбеддингов. Эти эмбеддинги можно затем
использовать для машинного перевода или других задач NLP.
81
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
2. CycleGAN и модели сопоставления стилей:
CycleGAN - это тип генеративной нейронной сети (GAN), который изначально разра-
ботан для задачи переноса стиля визуальных данных, например, для переноса стиля между
изображениями. Он позволяет переносить характерные структурные и стилевые особенности
одного набора данных на другой, не требуя параллельных данных для обучения. Циклические
GANbi (CycleGAN) в частности предназначены для случаев, когда есть два набора данных, и
вы хотите установить соответствие между ними, чтобы можно было переносить информацию
между ними в обоих направлениях.
Применение CycleGAN и подобных моделей к тексту может быть интересным, но оно
также более сложно, чем в случае изображений, из-за особенностей текстовых данных, таких
как длина текста, семантика и т. д. Однако это всё равно может быть полезным для некоторых
задач, таких как машинный перевод или адаптация текстов между разными стилями или диа-
лектами одного и того же языка.
Рассмотрим как применить техники CycleGAN и модели сопоставления стилей к тексту:
1.	Подготовка данных: Подготовьте два набора данных текстовых документов, которые
вы хотите сопоставить. Эти два набора данных могут представлять собой тексты на разных
языках, в разных стилях, с разными диалектами и т. д.
2.	Архитектура модели: Архитектура модели CycleGAN будет отличаться от той, что
используется для изображений. Вместо сверточных слоев и транспонированных сверток вы
будете использовать рекуррентные нейронные сети (RNN) или трансформеры для обработки
текстовых данных.
3.	Обучение: Обучите модель на двух наборах данных, чтобы она научилась переносить
текст между ними. Модель должна быть обучена на два пути: один путь переносит текст из пер-
вого набора данных во второй, а второй путь - обратно. Для обучения модели может потребо-
ваться использование функции потерь, которая оценивает сходство между исходным текстом
и перенесенным текстом.
4.	Тестирование и использование: После обучения модели вы можете использовать ее для
переноса текста между двумя наборами данных. Вы можете подавать текст из первого набора
данных и получать его эквивалент во втором наборе данных и наоборот.
Применение CycleGAN и моделей сопоставления стилей к тексту - это активная область
исследований в области обработки естественного языка (NLP). Эти модели могут быть полез-
ными для адаптации текстов между разными стилями, диалектами или языками, особенно
когда доступ к большим параллельным данным ограничен.
Реализация CycleGAN для текстовых данных требует более сложной архитектуры и обра-
ботки данных, чем для изображений. Вот пример общего кода для применения CycleGAN к
тексту, используя библиотеку PyTorch:
"python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset
from collections import Counter
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.utils import shuffle
#	Загрузка и предобработка данных
#	Предположим, что у вас есть два набора данных: source_texts и target_texts
#	Объединение текстовых данных в один список
all_texts = source_texts + target_texts
82
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
#	Создание словаря на основе всех слов в текстах
vectorizer = CountVectorizer()
vectorizer.fit(all_texts)
word2idx = vectorizer. vocabulary_
#	Преобразование текстов в последовательности индексов
source_seqs = [[word2idx[word] for word in text.split()] for text in soiirce_texts]
target_seqs = [[word2idx[word] for word in text.splitQ] for text in target_texts]
#	Построение гистограммы для определения максимальной длины последовательности
seq_lengths = [len(seq) for seq in source_seqs + target_seqs]
max_seq_length = np.percentile(seq_lengths, 90)
#	Заполнение и обрезка последовательностей до максимальной длины
source_seqs = [seq[:int(max_seq_length)] + [0] * int(max_seq_length - len(seq)) for seq in
source_seqs]
target_seqs = [seq[:int(max_seq_length)] + [0] * int(max_seq_length - len(seq)) for seq in
target_seqs]
#	Преобразование в тензоры PyTorch
source_seqs = torch.tensor(source_seqs, dtype=torch.long)
target_seqs = torch.tensor(target_seqs, dtype=torch.long)
#	Создание DataLoader для обоих наборов данных
source_data = TensorDataset(source_seqs)
target_data = TensorDataset(target_seqs)
source_loader = DataLoader(source_data, batch_size=batch_size, shuffle=True)
target_loader = DataLoader(target_data, batch_size=batch_size, shuffle=True)
#	Определение генератора (переводчика) и дискриминатора
class Generator(nn.Module):
#	Определение архитектуры генератора
#	...
class Discriminator(nn.Module):
#	Определение архитектуры дискриминатора
#	...
#	Инициализация генератора, дискриминатора и оптимизаторов
generator = GeneratorQ
discriminator = Discriminator()
gen_optimizer = optim.Adam(generator.parameters(), lr=learning_rate)
disc_optimizer = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=learning_rate)
#	Функции потерь для генератора и дискриминатора
criterion = nn.BCELoss()
#	Обучение CycleGAN
for epoch in range(num_epochs):
for source_batch, target_batch in zip(source_loader, target_loader):
#	Обучение дискриминатора
#	...
#	Обучение генератора
#	...
#	Генерация текста с помощью обученного генератора
#	...
#	Помните, что это общий шаблон кода, и реализация CycleGAN для текста может потре-
бовать дополнительных настроек и функций потерь в зависимости от вашей конкретной задачи
и данных.
83
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Разбор кода
Данный код демонстрирует общий процесс подготовки текстовых данных и обучения
CycleGAN для задачи переноса текстовых стилей. Давайте разберем его шаг за шагом:
1.	Импортированные библиотеки:
-	'torch': PyTorch - фреймворк для глубокого обучения.
-	'torch.nn': Модуль для создания нейронных сетей.
-	'torch.optim': Модуль с оптимизаторами для обучения нейронных сетей.
-	'numpy': Библиотека для вычислений с массивами и матрицами.
-	'torch.utils.data': Модуль для работы с данными и создания DataLoader для обучения.
-	'collections.Counter': Используется для подсчета уникальных слов в текстах.
-	'sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer': Для создания словаря на основе тек-
стов.
-	'skleam.utils.shuffle': Для перемешивания данных.
2.	Объединение текстовых данных:
- Все тексты из 'source_texts' и 'target_texts' объединяются в один список 'all_texts\
3.	Создание словаря:
- Используется 'CountVectorizer' для создания словаря 'word2idx', который отображает
слова в индексы.
4.	Преобразование текстов в последовательности индексов:
- Каждый текст разбивается на слова и преобразуется в последовательность индексов с
использованием словаря 'word2idx'.
5.	Определение максимальной длины последовательности:
- Строится гистограмма длин последовательностей, и определяется максимальная длина
(90-й перцентиль).
6.	Заполнение и обрезка последовательностей:
- Последовательности заполняются нулями до максимальной длины для обеспечения
одинаковой длины.
7.	Преобразование в тензоры PyTorch:
- Полученные последовательности преобразуются в тензоры PyTorch.
8.	Создание DataLoader:
- Создаются DataLoader для обучения на основе подготовленных данных.
9.	Определение архитектуры генератора и дискриминатора:
- Определяются классы 'Generator' и 'Discriminator' для архитектур генератора и дискри-
минатора. Эти классы должны быть дополнены архитектурой, соответствующей вашей задаче.
10.	Инициализация моделей и оптимизаторов:
- Генератор и дискриминатор инициализируются, а также оптимизаторы для их обуче-
ния.
11.	Функция потерь:
- Определяется функция потерь 'criterion', которая будет использоваться при обучении.
12.	Обучение CycleGAN:
- Запускается цикл обучения. Внутри цикла есть два этапа: обучение дискриминатора
и обучение генератора. Обучение моделей должно быть реализовано в соответствии с целями
задачи и архитектурой моделей.
13.	Генерация текста:
- После обучения моделей можно использовать обученный генератор для генерации тек-
ста в новом стиле.
Этот код предоставляет общий шаблон для применения CycleGAN к задаче переноса
текстовых стилей, но требует дополнительной настройки, включая определение архитектуры
84
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
генератора и дискриминатора, функций потерь и метрик, которые зависят от вашей конкрет-
ной задачи и данных.
3.3.2.	Многие языковые пары
Создание систем машинного перевода для многих языковых пар требует особого внима-
ния к следующим аспектам:
1.	Мультиязычные модели: Вместо обучения отдельных моделей для каждой языковой
пары можно создать единую мультиязычную модель, которая способна выполнять перевод
между множеством языков. Мультиязычные модели, такие как "мультиязычные трансфор-
меры", демонстрируют хорошие результаты в многих задачах машинного перевода.
2.	Мультиязычные эмбеддинги: Создание общих эмбеддингов для разных языков позво-
ляет модели обучаться на мультиязычных данных. Это может быть полезно, если данных на
одной из пар языков недостаточно.
3.	Мультиязычный параллельный корпус: Сбор и поддержание больших мультиязычных
параллельных корпусов может быть сложной задачей. Однако доступ к таким данным может
значительно улучшить производительность мультиязычных моделей.
4.	Перенос знаний: Можно использовать знания, полученные при обучении модели для
одной языковой пары, и перенести их на другие языковые пары с помощью техник, таких как
"мета-обучение" или обучение с учителем.
Техники обучения без учителя и обучения для многих языковых пар представляют собой
активную область исследований в машинном переводе. Они позволяют расширить применение
систем машинного перевода на практике, особенно в многоязычных средах и там, где доступ
к данным ограничен.
Примеры кода:
1.	Мультиязычные модели (мультиязычные трансформеры):
"python
import torch
from transformers import MarianMTModel, MarianTokenizer
#	Загрузка мультиязычной модели и токенизатора
model_name = "Helsinki-NLP/opus-mt-en-ro" # Пример модели для английско-румын-
ского перевода
model = MarianMTModel.from_pretrained(model_name)
tokenizer = MarianTokenizer .from_pretrained(model_name)
#	Пример использования модели для перевода
text = "Hello, how are you?"
input_ids = tokenizer. encode(text, retum_tensors="pt" )
output_ids = model.generate(input_ids)
translated_text = tokenizer. decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)
print("Translated text:", translated_text)
2.	Мультиязычные эмбеддинги:
"python
import fasttext
#	Обучение мультиязычных эмбеддингов с использованием FastText
corpus_files = ["text_en.txt", "text_fr.txt", "text_es.txt"] # Пример текстовых файлов на раз-
ных языках
model = fasttext.train_unsupervised(corpus_files, model="skipgram", dim=300)
#	Пример получения эмбеддинга для слова "apple" на английском языке
85
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
english_embedding = model.get_word_vector("apple")
print("English embedding for 'apple':", english_embedding)
3.	Мультиязычный параллельный корпус:
Для сбора и использования мулыиязычных параллельных корпусов можно воспользо-
ваться различными источниками данных и инструментами для их обработки. Пример кода
зависит от конкретных данных и инструментов, используемых для сбора корпуса.
4.	Перенос знаний:
"python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
#	Обучение модели для одной языковой пары (например, английский-французский)
model = nn.Sequential(nn.Linear(100, 50), nn.ReLU(), nn.Linear(50, 10))
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
#	Обучение модели для другой языковой пары с использованием переноса знаний
#	Предположим, что у нас есть данные для другой языковой пары (английский-испан-
ский)
spanish_data = torch.randn(100, 100) # Пример данных на испанском
#	Перенос параметров модели и оптимизатора
model.load_state_dict(torch.load("english_french_model.pt"))
optimizer.load_state_dict(torch.load("english_french_optimizer.pt"))
#	Обучение на данных на испанском языке с использованием предобученных параметров
for epoch in range(lO):
optimizer.zero_grad()
output = model(spanish_data)
#	Добавьте функцию потерь и обратное распространение градиентов
#	...
Обратите внимание, что это только примеры кода, и реальная реализация может сильно
зависеть от конкретной задачи и данных.
86
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Глава 4: Сентимент-анализ
"Слова имеют силу создавать и разрушать миры. Анализ сентимента - ключ к пониманию
эмоций, спрятанных в тексте, и их воздействию на наше сознание."
4.1.	Значение анализа тональности и сентимента текста
Анализ тональности и сентимента текста - это метод компьютерного анализа текстовых
данных с целью определения их эмоциональной окраски и оценки. Этот анализ позволяет
понять, какие эмоции или чувства выражены в тексте, и определить их характер (положитель-
ный, отрицательный или нейтральный). Это важный инструмент в области обработки есте-
ственного языка (Natural Language Processing, NLP) и анализа данных, и он имеет множество
практических применений.
Вот несколько областей, где анализ тональности и сентимента текста находит широкое
применение:
1.	Социальные медиа мониторинг:
Социальные медиа стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни, и миллионы
пользователей по всему миру делятся своими мнениями, впечатлениями и отзывами о продук-
тах и услугах в онлайн-пространстве. Для компаний и организаций важно не только предлагать
качественные продукты и услуги, но и эффективно управлять своим брендом и репутацией. В
этом контексте сентимент-анализ играет ключевую роль.
Сентимент-анализ в социальных медиа позволяет:
-	Отслеживать общественное мнение: Компании могут мониторить социальные сети и
другие онлайн-платформы, чтобы понимать, как их продукты и услуги воспринимаются обще-
ственностью. Это позволяет получать реальную обратную связь от клиентов и потребителей.
-	Реагировать на негативные отзывы: Быстрое обнаружение негативных комментариев
и обзоров позволяет компаниям реагировать немедленно и предпринимать меры для улучше-
ния ситуации. Это может включать в себя исправление недостатков продукта, предоставление
дополнительной поддержки клиентам или изменение маркетинговых стратегий.
-	Анализировать конкурентов: Компании могут использовать сентимент-анализ для изу-
чения общественного мнения о конкурентах и их продуктах, что может помочь в разработке
стратегии сравнительного маркетинга.
-	Измерять эффективность маркетинговых кампаний: Сравнение сентимента до и после
запуска маркетинговой кампании помогает оценить, как успешно она была воспринята целевой
аудиторией.
-	Управлять брендом: Зная, как бренд воспринимается общественностью, компании
могут разрабатывать стратегии управления брендом и строить положительную репутацию.
-	Оценивать степень удовлетворенности клиентов: Сентимент-анализ может помочь в
определении уровня удовлетворенности клиентов и выявлении проблемных моментов в обслу-
живании.
Обобщая, социальные медиа и сентимент-анализ предоставляют компаниям и органи-
зациям мощный инструмент для взаимодействия с клиентами, анализа рынка и улучшения
своих продуктов и услуг. Эффективное использование этого инструмента позволяет компа-
ниям оставаться в курсе событий и быстро реагировать на изменения в общественном мнении,
что, в свою очередь, способствует их успеху на рынке.
Рассмотрим пример применения сентимент-анализа на анализе мнения.
87
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Анализировать мнение о конкурентах и их продуктах с помощью сентимент-анализа
можно с использованием специализированных программ и библиотек для обработки тексто-
вых данных. Пример программы, которая может быть использована для этой цели, - это
Python с библиотеками для анализа текста, такими как NLTK (Natural Language Toolkit),
spaCy, TextBlob и многими другими. Вот пример кода на Python с использованием библиотеки
TextBlob для анализа сентимента в текстовых данных:
"python
from textblob import TextBlob
#	Пример текста, который нужно проанализировать
text = "Конкурент А выпустил новый продукт. Отзывы о нем очень положительные!"
#	Создаем объект TextBlob для анализа текста
analysis = TextBlob(text)
#	Оценка сентимента текста (от -1 до 1, где -1 - негативный, 0 - нейтральный, 1 - поло-
жительный)
sentiment_score = analysis, sentiment.polarity
#	Оценка субъективности текста (от 0 до 1, где 0 - объективный, 1 - субъективный)
subjectivity_score = analysis, sentiment.subjectivity
#	Выводим результаты анализа
print(f"Оценка сентимента: {sentiment_score}")
print(f"Оценка субъективности: {subjectivity_score}")
Этот код использует библиотеку TextBlob для анализа тональности текста и определения
его субъективности. Результатом будет числовая оценка сентимента и субъективности текста.
Для анализа мнений о конкурентах и их продуктах, компании могут собирать данные
из различных источников, таких как обзоры на сайтах, социальных сетях, форумах и блогах.
Затем они могут автоматически анализировать эту информацию, выявлять наиболее часто
встречающиеся ключевые слова и фразы, и определять общую тенденцию отзывов (положи-
тельную или отрицательную).
На основе результатов анализа компании могут разрабатывать стратегию сравнительного
маркетинга, подчеркивая преимущества своих продуктов и услуг в сравнении с конкурентами
на основе общественного мнения. Это может помочь компаниям лучше понимать свое поло-
жение на рынке и адаптировать маркетинговые стратегии в соответствии с этой информацией.
2.	Финансовая аналитика:
Анализ тональности текстовых новостей и сообщений в социальных сетях играет значи-
тельную роль в финансовой аналитике и принятии решений на финансовых рынках. Этот вид
анализа, также известный как финансовый сентимент-анализ, позволяет инвесторам и трей-
дерам оценивать эмоциональную окраску и отношение к конкретным финансовым активам,
компаниям или рынкам. Вот как это может помочь:
-	Предсказание цен на акции: Анализ тональности текстовых данных может использо-
ваться для предсказания движения цен на акции. Например, негативные новости о компа-
нии, такие как финансовые проблемы или юридические скандалы, могут вызвать панику среди
инвесторов и привести к снижению цен на акции этой компании.
-	Оценка рисков: Финансовый сентимент-анализ позволяет выявлять риски, связанные
с конкретными инвестициями. Если большинство новостей и комментариев о компании поло-
жительные, это может указывать на стабильность и потенциально низкий риск.
-	Определение настроений на рынке: Социальные медиа и новостные источники часто
отражают настроения и ожидания инвесторов. Анализ тональности позволяет инвесторам
понимать, какие факторы могут влиять на рынок в ближайшем будущем.
88
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
-	Поддержка стратегических решений: Инвесторы и финансовые аналитики могут
использовать результаты анализа для поддержки своих стратегических решений, таких как рас-
пределение активов в портфеле, выбор инвестиционных инструментов и определение момента
покупки или продажи.
-	Оценка реакции на события: Финансовый сентимент-анализ помогает измерить, как
рынки реагируют на ключевые события, такие как выборы, решения центральных банков или
глобальные кризисы.
Программы и алгоритмы для финансового сентимент-анализа могут использовать раз-
личные методы машинного обучения и обработки естественного языка. Они автоматически
сканируют новостные статьи, финансовые отчеты, твиты и другие источники данных, а затем
классифицируют их как положительные, отрицательные или нейтральные. На основе этих дан-
ных можно строить модели для прогнозирования рыночных движений и определения опти-
мальных инвестиционных стратегий.
Однако важно отметить, что финансовый сентимент-анализ не является идеальным
инструментом и несет риски. Рынки могут реагировать на новости и события неоднозначно, и
анализаторы должны учитывать множество факторов при принятии решений.
Рассмотрим пример оценки рисков.
Оценка рисков с использованием финансового сентимент-анализа может быть выпол-
нена с использованием Python и библиотек для обработки текста. В данном примере мы будем
использовать библиотеку TextBlob для анализа тональности текстовых данных и оценки рисков
инвестиции в акции конкретной компании.
Перед тем как продолжить, убедитесь, что вы установили библиотеку TextBlob. Вы
можете установить ее с помощью pip, выполнив следующую команду:
pip install textblob
Теперь представим, что мы хотим оценить риски инвестиции в акции компании XYZ на
основе анализа новостных статей и комментариев. Мы предполагаем, что большинство поло-
жительных новостей может указывать на стабильность и низкий риск.
Пример кода на Python:
"python
from textblob import TextBlob
#	Пример текста новости или комментария о компании XYZ
text = "Компания XYZ объявила о рекордных прибылях в этом квартале и планирует
расширение бизнеса."
#	Создаем объект TextBlob для анализа текста
analysis = TextBlob(text)
#	Оценка сентимента текста (от -1 до 1, где -1 - негативный, 0 - нейтральный, 1 - поло-
жительный)
sentiment_score = analysis, sentiment.polarity
#	Определяем уровень риска на основе сентимента
if sentiment_score > 0:
risk_level = "Низкий риск"
elif sentiment_score < 0:
risk_level = "Высокий риск"
else:
risk_level = "Умеренный риск"
#	Выводим результаты анализа
print(f"Оценка сентимента: {sentiment_score}")
89
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
print(f "Уровень риска: {risk_level}")
В этом примере кода мы используем TextBlob для анализа тональности текста. Если
оценка сентимента положительная, мы считаем, что риск инвестиции низкий. Если оценка
сентимента отрицательная, мы считаем, что риск высокий. Если оценка близка к нулю, это
может указывать на умеренный риск.
Заметьте, что этот пример демонстрирует базовый подход к оценке рисков на основе сен-
тимент-анализа. В реальных условиях аналитики могут использовать более сложные модели и
учитывать дополнительные факторы, такие как объем источника данных, актуальность ново-
стей и долю положительных или отрицательных комментариев.
3.	Обзоры и рейтинги продуктов:
Анализ сентимента в обзорах и рейтингах продуктов - это важный инструмент для
онлайн-магазинов и ресурсов с обзорами, который позволяет автоматически оценивать, как
пользователи относятся к продуктам и вычислять средний рейтинг. Вот как это работает и
почему это важно:
-	Автоматическая оценка отзывов: В онлайн-магазинах и на различных ресурсах с обзо-
рами продуктов пользователи часто оставляют текстовые отзывы, выражая свое мнение о
продукте. Анализ сентимента позволяет автоматически определить, является ли отзыв поло-
жительным, отрицательным или нейтральным. Это особенно полезно в случае большого коли-
чества отзывов, когда ручной анализ становится неэффективным.
-	Вычисление среднего рейтинга: Оценка сентимента позволяет преобразовать текстовые
отзывы в числовые оценки. Например, положительный отзыв может быть преобразован в 5
баллов, отрицательный - в 1 балл, а нейтральный - в 3 балла. Затем можно вычислить средний
рейтинг продукта на основе всех отзывов.
-	Сортировка и фильтрация отзывов: Автоматически определенная тональность отзывов
позволяет пользователям сортировать и фильтровать отзывы в онлайн-магазинах. Например,
они могут просматривать только положительные отзывы или, наоборот, отрицательные, чтобы
быстро принять решение о покупке.
-	Отслеживание изменений во времени: Анализ сентимента также может использоваться
для отслеживания изменений во времени. Например, можно определить, как меняется мнение
пользователей о продукте с течением времени и какие факторы влияют на это изменение.
Пример программы для анализа сентимента в отзывах продуктов на Python с использо-
ванием библиотеки TextBlob:
"python
from textblob import TextBlob
#	Пример текстового отзыва о продукте
review_text = "Этот продукт просто великолепен! Я очень доволен его качеством."
#	Создаем объект TextBlob для анализа текста
analysis = TextBlob(review_text)
#	Оценка сентимента отзыва (от -1 до 1, где -1 - негативный, 0 - нейтральный, 1 - поло-
жительный)
sentiment_score = analysis, sentiment.polarity
#	Выводим результаты анализа
if sentiment_score > 0:
sentiment_label = "Положительный"
elif sentiment_score < 0:
sentiment_label = "Отрицательный"
else:
sentiment_label = "Нейтральный"
90
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
print(f"Оценка сентимента: {sentiment_label}")
Этот код анализирует текстовый отзыв и выводит его сентимент в виде "Положительный",
"Отрицательный" или "Нейтральный". Таким образом, он может быть применен к множеству
отзывов для автоматической оценки продуктов.
4.	Политический анализ:
Анализ сентимента, применяемый в политическом анализе, имеет большое значение для
изучения мнений избирателей, оценки эффективности политических кампаний и понимания
динамики политических событий. Вот какие аспекты он включает в себя и как он может быть
применен:
-	Изучение мнений избирателей: С помощью сентимент-анализа можно анализировать
мнения избирателей, выраженные в социальных медиа, новостях, форумах и других источни-
ках. Это позволяет политическим кампаниям и исследователям понимать, какие темы и кан-
дидаты актуальны для избирателей, и какие мнения преобладают.
-	Оценка реакции на политические события: Анализ сентимента помогает определять,
как общественность реагирует на политические события, такие как выборы, дебаты, законода-
тельные изменения и скандалы. Это позволяет политическим актерам адаптировать свои стра-
тегии в ответ на общественное мнение.
-	Оценка эффективности политических кампаний: Сентимент-анализ может использо-
ваться для оценки того, какие элементы политических кампаний работают наиболее эффек-
тивно и какие необходимо корректировать. Например, кампания может анализировать реак-
цию на свои рекламные ролики или митинги.
-	Прогнозирование результатов выборов: На основе анализа сентимента можно попы-
таться предсказать результаты выборов. Если большинство мнений и реакций положительные
к одному из кандидатов, это может указывать на его популярность среди избирателей.
-	Мониторинг степени довольства избирателей: После выборов сентимент-анализ может
быть использован для мониторинга того, насколько довольны избиратели работой избранного
политика и его действиями.
Пример программы для сентимент-анализа в политическом контексте на Python с
использованием библиотеки TextBlob:
"python
from textblob import TextBlob
#	Пример текста с политическими комментариями
political_text = "Кандидат А представил свою программу налоговой реформы. Мнение
общественности разделилось."
#	Создаем объект TextBlob для анализа текста
analysis = TextBlob(political_text)
#	Оценка сентимента текста (от -1 до 1, где -1 - негативный, 0 - нейтральный, 1 - поло-
жительный)
sentiment_score = analysis, sentiment.polarity
#	Выводим результаты анализа
if sentiment_score > 0:
sentiment_label = "Положительный"
elif sentiment_score < 0:
sentiment_label = "Отрицательный"
else:
sentiment_label = "Нейтральный"
print(f"Оценка сентимента: {sentiment_label}")
91
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Этот код позволяет анализировать сентимент в текстах, связанных с политическими
событиями, и определять его как положительный, отрицательный или нейтральный. Политиче-
ские кампании, исследователи и журналисты могут использовать анализ сентимента для более
глубокого понимания общественного мнения и реакции на политические события.
5.	Клиентская поддержка и обратная связь:
Анализ тональности текстовых запросов клиентов имеет большое значение для компа-
ний, особенно в сферах обслуживания клиентов и поддержки. Вот как это может помочь ком-
паниям улучшить качество обслуживания:
-	Автоматическая фильтрация запросов: Компании получают огромное количество
запросов от клиентов каждый день, и многие из них требуют срочного вмешательства. Анализ
тональности позволяет автоматически фильтровать запросы и определять, какие из них счи-
тать приоритетными. Например, запросы с негативной тональностью могут быть выделены в
первую очередь для быстрого реагирования.
-	Классификация запросов: Анализ тональности позволяет классифицировать запросы
клиентов на разные категории. Например, запросы с положительной тональностью могут быть
связаны с благодарностью или хвалебными отзывами, в то время как запросы с негативной
тональностью могут быть связаны с жалобами или проблемами. Компании могут автоматиче-
ски направлять эти запросы к соответствующим специалистам или отделам для более эффек-
тивной обработки.
-	Ускорение решения проблем: Понимание тональности запроса помогает определить,
какие проблемы клиенты сталкиваются и как быстро их можно решить. Запросы с негатив-
ной тональностью могут быть рассмотрены как срочные, что позволяет компании реагировать
быстрее и улучшать опыт обслуживания клиентов.
-Повышение уровня обслуживания: Автоматическая обработка и анализ тональности
запросов позволяют компаниям предоставлять более персонализированный и адаптированный
сервис клиентам. Например, если система определяет, что клиент несет негативную тональ-
ность, то операторы поддержки могут подойти к общению с ним более внимательно и эмпа-
тично.
Пример программы для анализа тональности текстовых запросов на Python с использо-
ванием библиотеки TextBlob:
"python
from textblob import TextBlob
#	Пример текста запроса клиента
customer_query = "Я очень недоволен вашим сервисом. У меня возникли проблемы с
вашим продуктом."
#	Создаем объект TextBlob для анализа текста
analysis = TextBlob(customer_query)
#	Оценка тональности текста (от -1 до 1, где -1 - негативный, 0 - нейтральный, 1 - поло-
жительный)
sentiment_score = analysis, sentiment.polarity
#	Выводим результаты анализа
if sentiment_score > 0:
sentiment_label = "Положительный"
elif sentiment_score < 0:
sentiment_label = "Отрицательный"
else:
sentiment_label = "Нейтральный"
print(f"Оценка тональности: {sentiment_label}")
92
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Этот код анализирует текстовый запрос клиента и определяет его тональность как поло-
жительную, отрицательную или нейтральную. Компании могут использовать аналогичные
методы для автоматической обработки и классификации запросов клиентов, ускоряя решение
проблем и повышая уровень обслуживания.
6.	Мониторинг новостей и медиа:
Мониторинг новостей и медиа с использованием сентимент-анализа является важным
инструментом для журналистов, медийных компаний и информационных агентств. Этот вид
анализа помогает быстро определять общественную реакцию на новости и события, а также
понимать, какие темы и статьи находятся в центре внимания. Вот какие аспекты включает в
себя мониторинг новостей и медиа с помощью сентимент-анализа:
1.	Оценка общественного мнения: Сентимент-анализ позволяет оценить общественное
мнение о конкретных новостях и событиях. Журналисты могут быстро узнать, какие новости
вызывают положительную, отрицательную или нейтральную реакцию среди читателей и зри-
телей.
2.	Идентификация трендов: Анализ тональности позволяет определить текущие тренды
и интересы общественности. Это полезно для журналистов, чтобы выбирать темы, которые
наиболее актуальны и интересны для аудитории.
3.	Реакция на новостные события: Медийные компании могут использовать сенти-
мент-анализ для оценки реакции на актуальные события. Например, они могут выявить, какие
события вызывают наибольший общественный интерес и обсуждение.
4.	Контроль качества контента: Сентимент-анализ помогает медийным компаниям оце-
нивать качество и влияние своего контента на аудиторию. Это может помочь в решении, какие
статьи или репортажи следует продвигать и разрабатывать дополнительно.
5.	Понимание реакции на рекламу: Медийные компании и рекламодатели могут исполь-
зовать анализ сентимента для оценки реакции аудитории на рекламные кампании. Это помо-
гает определить эффективность рекламы и внести коррективы в рекламные стратегии.
Пример программы для мониторинга новостей и медиа с использованием сентимент-ана-
лиза на Python может включать в себя следующие шаги:
1.	Сбор данных: Для сбора новостных данных вы можете использовать различные источ-
ники, такие как новостные сайты, социальные медиа, RSS-каналы и API новостных агентств.
В этом примере мы будем использовать библиотеку 'requests' для получения данных с новост-
ного сайта.
2.	Анализ тональности: Для анализа тональности текстовых данных вы можете исполь-
зовать библиотеку TextBlob, как показано в предыдущих примерах.
3.	Классификация и визуализация: Классифицировать тексты как положительные, отри-
цательные или нейтральные, а затем визуализировать результаты сентимент-анализа.
Пример программы:
'"python
import requests
from textblob import TextBlob
import matplotlib.pyplot as pit
#	Функция для сбора новостей с новостного сайта
def fetch_news():
#	Замените этот URL на URL новостного источника, который вы хотите использовать
news_url = "https://example.com/news.json"
response = requests.get(news_url)
if response.status_code == 200:
news_data = response.jsonQ
return news_data
93
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
else:
рпп1("0шибка при получении новостей.")
return None
#	Функция для анализа сентимента текста
def analyze_sentiment(text):
analysis = TextBlob(text)
sentiment_score = analysis.sentiment.polarity
if sentiment_score > 0:
return "Положительный"
elif sentiment_score < 0:
return "Отрицательный"
else:
return "Нейтральный"
#	Функция для мониторинга и анализа новостей
def monitor_news(news_data):
if news_data is not None:
sentiments = {"Положительный": 0, "Отрицательный": 0, "Нейтральный": 0}
for news_item in news_data:
text = news_item["text"]
sentiment = analyze_sentiment(text)
sentiments [sentiment] += 1
#	Визуализация результатов
labels = sentiments.keysO
values = sentiments.values()
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.bar(labels, values)
pit.titlef"Анализ сентимента новостей")
pit. xlabel(" Тональность")
pit.ylabel(" Количество новостей")
plt.show()
if___name___== "___main___":
news_data = fetch_news()
if news_data:
monitor_news(news_data)
Этот пример демонстрирует основные шаги мониторинга новостей и медиа с использо-
ванием сентимент-анализа. Вы можете настроить его для использования конкретного новост-
ного источника и дополнительно улучшить функции анализа и визуализации для вашей цели.
Применение сентимент-анализа в медийной сфере позволяет медийным компаниям быть
более реактивными, а также лучше понимать свою аудиторию и ее потребности.
7.	Маркетинг и реклама:
Анализ сентимента в маркетинге и рекламе является мощным инструментом для марке-
тологов и рекламистов. Он позволяет изучать реакцию аудитории на рекламные кампании и
определять их эффективность. Вот как сентимент-анализ может быть полезен в маркетинге и
рекламе:
1	. Оценка эффективности рекламных кампаний: Маркетологи могут использовать анализ
сентимента для измерения реакции аудитории на рекламные сообщения. Это позволяет опре-
делить, насколько успешной была кампания в привлечении и удержании внимания клиентов.
94
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
2	. Понимание восприятия бренда: Анализ сентимента позволяет маркетологам понять,
как аудитория воспринимает их бренд. Отзывы и комментарии могут помочь выявить сильные
и слабые стороны бренда и определить, какие аспекты нужно улучшить.
3	. Изучение конкурентов: Маркетологи могут использовать сентимент-анализ для изуче-
ния мнения аудитории о конкурентах и их продуктах. Это помогает выявить преимущества и
недостатки собственных продуктов и разработать стратегию сравнительного маркетинга.
4	. Управление кризисами: В случае возникновения кризисных ситуаций, таких как нега-
тивные новости о бренде или продукте, сентимент-анализ позволяет быстро определить мас-
штаб проблемы и разработать план действий для управления ситуацией.
5	. Персонализированный маркетинг: Анализ сентимента может помочь в создании более
персонализированных рекламных кампаний. Понимание предпочтений и интересов аудитории
позволяет маркетологам достигать более высокой конверсии.
Рассмотрим пример анализа сентимента в рекламном тексте с использованием библио-
теки 'NLTK' (Natural Language Toolkit) на Python:
"python
import nltk
from nltk.sentiment. vader import Sentimentintensity Analyzer
#	Импортируем и инициализируем Sentimentintensity Analyzer
nltk.download('vader_lexicon')
analyzer = Sentimentintensity Analyzer()
#	Пример текста рекламного сообщения
ad_text = "Новая коллекция - это истинное воплощение стиля и удобства. Успейте при-
обрести по сниженной цене!"
#	Выполняем анализ сентимента
sentiment_scores = analyzer.polarity_scores(ad_text)
#	Оценки Sentimentintensity Analyzer:
#	'compound' - комплексная оценка сентимента, от -1 (негативный) до 1 (положительный)
#	'pos' - оценка положительного сентимента
#	'пей' - оценка нейтрального сентимента
#	'neg' - оценка отрицательного сентимента
compound_score = sentiment_scores ['compound']
#	Определяем сентимент на основе комплексной оценки
if compound_score >= 0.05:
sentiment_label = "Положительный"
elif compound_score <= -0.05:
sentiment_label = "Отрицательный"
else:
sentiment_label = "Нейтральный"
print(f"Комплексная оценка сентимента: {compound_score}")
print(f"Оценка сентимента: {sentiment_label}")
Этот код использует библиотеку 'NLTK' и Sentimentintensity Analyzer для анализа сенти-
мента текста рекламного сообщения. В результате, он определяет комплексную оценку сенти-
мента ('compound') и соответствующую метку сентимента ('Положительный', 'Отрицательный'
или 'Нейтральный').
Анализ тональности и сентимента может выполняться с использованием различных
методов, включая правила, машинное обучение и глубокое обучение. Этот анализ не только
помогает в понимании чувств и эмоций, выраженных в тексте, но также может быть инстру-
95
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
ментом для автоматической обработки и классификации больших объемов текстовых данных,
что делает его незаменимым в мире современной аналитики данных и NLP.
Библиотека NLTK (Natural Language Toolkit) представляет собой мощное средство для
обработки текстовых данных на языке Python. Её использование обладает несколькими пре-
имуществами:
-	Великое сообщество: NLTK является одной из самых популярных библиотек для
работы с текстом на Python, что означает наличие активного и поддерживающего сообщества
разработчиков и исследователей.
-	Широкие возможности: NLTK предоставляет богатый инструментарий для обработки
текста, включая токенизацию, стемминг, анализ синтаксической структуры и анализ сенти-
мента.
-	Простота использования: Библиотека обладает интуитивно понятным интерфейсом,
что делает её доступной для широкого круга разработчиков.
-	Обучение и обучающие материалы: NLTK включает в себя обширную коллекцию тек-
стовых данных и обучающих материалов, что позволяет разработчикам проводить исследова-
ния и обучать свои собственные модели.
-	Поддержка нескольких языков: Библиотека поддерживает обработку текста на разных
языках, что делает её универсальным инструментом.
-	Интеграция с другими библиотеками: NLTK легко интегрируется с другими популяр-
ными библиотеками и фреймворками для анализа данных и машинного обучения.
-	Богатая документация: NLTK предоставляет обширную документацию и учебные мате-
риалы, что упрощает изучение и использование библиотеки.
-	Открытое программное обеспечение: NLTK распространяется под открытой лицен-
зией, что позволяет свободное использование и модификацию кода.
Все эти факторы делают библиотеку NLTK популярным и гибким инструментом для
обработки текста на Python, широко применяемым в мире разработки и исследований в обла-
сти обработки текста и естественного языка.
4.2.	Создание датасетов для сентимент-анализа
Датасет (dataset) - это структурированная коллекция данных, которая представляет
собой набор примеров или наблюдений. Датасеты используются в машинном обучении и ста-
тистике для обучения моделей, проведения исследований и анализа данных. Каждый элемент
в датасете обычно представляет собой одну запись или одно наблюдение, которое может быть
представлено в виде строк, столбцов и различных атрибутов. Датасеты состоят из примеров
(или наблюдений), признаков (или атрибутов) и меток (или целевых переменных). Элементы
данных в датасете могут быть числовыми или категориальными и используются для описания
и анализа явлений или объектов.
Создание датасетов для сентимент-анализа - это важный этап в разработке моделей
машинного обучения для определения тональности текста, то есть выявления позитивных,
негативных или нейтральных эмоциональных оттенков в текстовых данных. Для этого нужно
подготовить набор данных, который будет содержать текстовые примеры и соответствующие
им метки сентимента (положительный, отрицательный, нейтральный).
Рассмотрим несколько шагов, которые следует выполнить при создании датасетов для
сентимент-анализа:
1.	Сбор данных: Сначала вам нужно собрать текстовые данные, которые будут использо-
ваться для обучения и тестирования вашей модели. Эти данные могут быть собраны из разных
источников, таких как социальные медиа, отзывы на товары, новостные статьи, блоги и так
далее.
96
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
2.	Аннотация данных: После сбора данных вы должны аннотировать их, то есть разметить
каждый текстовый пример меткой сентимента. Метки могут быть "положительный", "негатив-
ный" или "нейтральный". В зависимости от вашей задачи, вы можете использовать и более
детальные категории сентимента.
3.	Подготовка данных: Данные обычно требуют предварительной обработки перед
использованием в модели машинного обучения. Это может включать в себя удаление стоп-
слов, приведение текста к нижнему регистру, токенизацию и векторизацию (например, с
использованием метода TF-IDF или предобученных эмбеддингов слов).
4.	Разделение данных: Датасет обычно разделяется на тренировочную, валидационную и
тестовую выборки. Тренировочная выборка используется для обучения модели, валидацион-
ная - для настройки гиперпараметров и оценки производительности модели, а тестовая - для
окончательной оценки модели.
5.	Обработка дисбаланса классов (при необходимости): Если у вас есть дисбаланс между
классами сентимента (например, негативных и положительных отзывов намного больше, чем
нейтральных), вам может потребоваться применить методы балансировки классов, такие как
взвешивание или аугментация данных.
6.	Создание признаков: Выбор подходящих признаков или методов представления тек-
ста, таких как эмбеддинги, является важным этапом. Модели глубокого обучения, такие как
рекуррентные нейронные сети (RNN) и сверточные нейронные сети (CNN), могут использо-
ваться для обработки текста.
7.	Обучение модели: На этом этапе вы можете использовать различные алгоритмы
машинного обучения или глубокого обучения для обучения модели на тренировочных данных.
8.	Оценка модели: После обучения модели оцените ее производительность на валидаци-
онной и тестовой выборках, используя метрики, такие как точность, полнота, Fl-мера и мат-
рица ошибок.
9.	Настройка модели (при необходимости): В зависимости от результатов оценки, вы
можете внести изменения в модель или ее гиперпараметры, чтобы улучшить производитель-
ность.
10.	Инференс: После успешного обучения и оценки модели вы можете использовать ее
для анализа новых текстовых данных и определения их сентимента.
Создание хорошего датасета и обучение эффективной модели сентимент-анализа может
потребовать времени и усилий, но правильная подготовка данных играет ключевую роль в
достижении высокой точности и надежности вашей модели.
Код для создания датасета для сентимент-анализа может быть довольно объемным, и он
будет зависеть от используемых библиотек и языка программирования. Давайте рассмотрим
пример на Python, используя библиотеки pandas и scikit-leam. В этом примере мы создадим
простой датасет с фейковыми отзывами на фильмы и соответствующими им метками сенти-
мента.
"python
#	Импортируем необходимые библиотеки
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
#	Создаем список с фейковыми отзывами и метками сентимента
data = {
'Отзывы': [
'Этот фильм был просто отличным! Очень хорошая игра актеров.',
'Сюжет был слабым, и актеры выглядели устало.',
'Я не мог перестать смеяться весь фильм. Великолепная комедия!',
'Фильм был ужасным. Такое отвратительное исполнение ролей.',
97
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
'Нейтральный отзыв о фильме.',
],
'Сентимент': ['Положительный', 'Негативный', 'Положительный', 'Негативный', 'Ней-
тральный']
}
#	Создаем DataFrame с данными
df = pd.DataFrame(data)
#	Разделяем данные на тренировочную и тестовую выборки
train_df, test_df = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=42)
#	Выводим первые несколько строк тренировочного датасета
print(train_df.head())
Теперь давайте разберем каждый пункт кода:
1.	Импортируем необходимые библиотеки: Мы импортируем библиотеку pandas для
работы с данными и библиотеку scikit-learn для разделения данных на тренировочную и тесто-
вую выборки.
2.	Создаем список с фейковыми отзывами и метками сентимента: Мы создаем словарь
'data', который содержит два ключа: 'Отзывы' и 'Сентимент'. В 'Отзывы' мы помещаем список
фейковых отзывов на фильмы, а в 'Сентимент' соответствующие метки сентимента (положи-
тельный, негативный или нейтральный).
3.	Создаем DataFrame с данными: Мы используем библиотеку pandas для создания
DataFrame из словаря 'data'. DataFrame - это удобная структура данных для работы с таблич-
ными данными.
4.	Разделяем данные на тренировочную и тестовую выборки: Мы используем функцию
'train_test_split' из scikit-learn для разделения данных на тренировочную ('train_df') и тесто-
вую ('test_df') выборки. Это позволяет нам оценить производительность модели на отдельной
тестовой выборке.
5.	Выводим первые несколько строк тренировочного датасета: Мы используем метод
'head()' для отображения первых нескольких строк тренировочного датасета, чтобы убедиться,
что данные были созданы корректно.
Этот пример представляет собой начальный этап создания датасета для сентимент-ана-
лиза. Дальнейшие шаги могут включать в себя более сложную предварительную обработку
текста и балансировку классов, если это необходимо для конкретной задачи.
4.3.	Применение рекуррентных и сверточных
нейронных сетей для определения сентимента
Давайте рассмотрим, как именно применяются рекуррентные нейронные сети (RNN) и
сверточные нейронные сети (CNN) для определения сентимента в текстовых данных более
подробно:
Применение рекуррентных нейронных сетей (RNN):
1.	Предобработка данных:
-	Текстовые данные подвергаются предварительной обработке, включая токенизацию,
удаление стоп-слов, приведение к нижнему регистру и векторизацию. Обычно это включает
в себя преобразование слов в числовые представления, такие как индексы слов или векторы
слов (эмбеддинги).
-	Последовательности текстовых данных могут быть отсортированы по длине и допол-
нены (паддинг) до одинаковой длины, чтобы сделать их согласованными.
2.	Архитектура RNN:
98
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
-	RNN может быть однонаправленной (uni-directional) или двунаправленной (bi-
directional). В случае сентимент-анализа, часто используется однонаправленная RNN.
-	В начале RNN часто добавляют слой эмбеддингов, который преобразует слова в век-
торные представления.
-	RNN обрабатывает последовательность слов, учитывая контекст и зависимости между
словами.
3.	Обучение модели:
-	RNN обучается на тренировочных данных с использованием функции потерь, такой
как кросс-энтропия.
-	Для обучения RNN используется алгоритм оптимизации, например, стохастический
градиентный спуск (SGD) или его варианты.
4.	Оценка модели:
- После обучения модели, оценка ее производится на валидационной и тестовой выбор-
ках с использованием метрик, таких как точность, полнота, Fl-мера и матрица ошибок.
Применение сверточных нейронных сетей (CNN):
1.	Предобработка данных:
- Текстовые данные также проходят предварительную обработку, включая токенизацию
и векторизацию. Однако в случае CNN текст представляется в виде матрицы, где каждый стол-
бец представляет собой эмбеддинг слова.
2.	Архитектура CNN:
-	CNN включает в себя сверточные слои, пулинг слои и полносвязные слои.
-	Сверточные слои используют фильтры разной длины для извлечения признаков из тек-
стовых данных.
-	Пулинг слои уменьшают размерность признаков, что ускоряет обработку данных.
-	После свертки и пулинга, признаки передаются в полносвязные слои для классифика-
ции.
3.	Обучение модели:
- CNN обучается на тренировочных данных с использованием функции потерь и алго-
ритма оптимизации.
4.	Оценка модели:
-	После обучения модели, оценка ее производится на валидационной и тестовой выбор-
ках с использованием метрик для классификации текста.
Процесс обучения и оценки модели для RNN и CNN в целом аналогичен другим моделям
машинного обучения. Выбор между RNN и CNN зависит от задачи, особенностей данных и
доступных ресурсов. В некоторых случаях может быть полезно провести сравнительный анализ
производительности обеих архитектур, чтобы определить, какая из них лучше подходит для
конкретной задачи сентимент-анализа текста.
Рассмотрим два примера кода:
Пример 1: Токенизация текста на Python с использованием библиотеки NLTK:
"python
import nltk
nltk.download('punkt')
from nltk.tokenize import word_tokenize
#	Исходный текст
text = "Привет, как дела? Я надеюсь, у тебя всё хорошо."
#	Токенизация текста
tokens = word_tokenize(text, language='russian')
#	Вывод токенов
print(tokens)
99
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
В этом примере мы используем библиотеку NLTK для токенизации текста на русском
языке. Функция 'word_tokenize' разделяет текст на отдельные слова и символы пунктуации.
Пример 2: Создание и обучение простой рекуррентной нейронной сети (RNN) на Python
с использованием библиотеки TensorFlow/Keras:
"python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, SimpleRNN, Dense
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
#	Примеры текстовых отзывов
texts = ["Этот фильм был отличным!", "Ужасный фильм, не советую.", "Нейтральный
отзыв о фильме."]
#	Создаем токенизатор и преобразуем тексты в последовательности числовых индексов
tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
#	Добавляем паддинг для выравнивания длины последовательностей
max_sequence_length = max([len(seq) for seq in sequences])
padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=max_sequence_length)
#	Создаем модель RNN
model = Sequential!)
model.add(Embedding(input_dim=len(tokenizer.word_index) +	1, output_dim=32,
input_length=max_sequence_length))
model.add(SimpleRNN(64))
model.add(Dense(l, activation='sigmoid'))
#	Компилируем модель
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
#	Обучаем модель на примерах сентимент-анализа
labels = [1, 0, 2] # 1 - положительный, 0 - негативный, 2 - нейтральный
model.fit(padded_sequences, labels, epochs=10)
#	Предсказание сентимента для нового текста
new_text = "Замечательный фильм!"
new_sequence = tokenizer. texts_to_sequences([new_text])
padded_new_sequence = pad_sequences(new_sequence, maxlen=max_sequence_length)
prediction = model.predict(padded_new_sequence)
print("Предсказанный сентимент:", prediction)
В этом примере мы создаем и обучаем простую RNN модель для сентимент-анализа
текстовых отзывов о фильмах. Мы используем библиотеку TensorFlow/Keras для построения
модели и обработки текстовых данных.
Словарь:
Паддинг (Padding): Паддинг в контексте обработки текста - это процесс добавления
некоторых значений или символов в начало или конец последовательности, чтобы придать ей
определенную длину. Это часто используется для выравнивания текстовых данных, чтобы они
имели одинаковую длину и могли быть обработаны моделью, которая требует фиксированный
размер входных данных.
100
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Эмбеддинг (Embedding): Эмбеддинг в NLP - это процесс преобразования слов или токе-
нов в числовые векторы таким образом, чтобы семантически близкие слова имели близкие
векторы. Эмбеддинги позволяют моделям машинного обучения работать с текстом, представ-
ляя его в числовой форме, где каждому слову или токену соответствует вектор.
Токенизация (Tokenization): Токенизация - это процесс разделения текста на отдельные
токены или слова. Токены обычно являются минимальными единицами текста и могут быть
словами, символами или другими элементами, в зависимости от задачи.
Пулинг (Pooling): Пулинг в контексте сверточных нейронных сетей (CNN) или других
моделей - это процесс агрегации информации из различных частей входных данных. Пулинг
может включать в себя операции, такие как максимальный пулинг (выбор максимального зна-
чения из группы), средний пулинг (вычисление среднего значения из группы) и другие методы
для уменьшения размерности данных и выделения важных признаков.
Эти термины являются важными в области обработки естественного языка (NLP) и глу-
бокого обучения, и они используются при работе с текстовыми данными и нейронными сетями
для анализа текста.
101
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Глава 5: Генерация текста
Слова - могучее оружие. Генерация текста открывает бескрайние возможности для выра-
жения идей, искусства и взаимодействия. Давайте вместе исследовать их магию.
5.1.	Обзор задач генерации текста, включая
автоматическое реферирование и создание стихов
Генерация текста - это обширная область в области обработки естественного языка
(Natural Language Processing, NLP), которая охватывает различные задачи, связанные с созда-
нием текстовых данных компьютерами. В данной главе мы рассмотрим две основные задачи
генерации текста: автоматическое реферирование и создание стихов.
Автоматическое реферирование (Automatic Summarization):
-	Определение: Это задача сокращения больших объемов текста, сохраняя важные
информационные элементы, чтобы получить краткое и информативное изложение.
-	Применение:
Автоматическое реферирование может быть полезным для создания кратких извлечений
из новостей, статей, научных исследований и других текстовых данных.
Оно также может быть использовано для создания кратких описаний для поисковых
результатов или социальных медиа.
В следующем примере мы будем использовать библиотеку Gensim для выполнения авто-
матического реферирования текста с использованием алгоритма TextRank. TextRank - это
метод, основанный на графах, который определяет важность каждого предложения в тексте.
Давайте рассмотрим пример кода на Python:
"'python
#	Установка библиотеки Gensim
Ipip install gensim
#	Импорт необходимых библиотек
from gensim. summarization import summarize
#	Исходный текст, который мы хотим реферировать
text = """
Искусственный интеллект (ИИ) - это область компьютерных наук, которая фокусируется
на создании систем,
способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта.
Среди приложений ИИ можно выделить машинное обучение, обработку естественного
языка и компьютерное зрение.
Машинное обучение позволяет компьютерам обучаться на основе данных и принимать
решения на основе опыта.
Обработка естественного языка позволяет компьютерам понимать и генерировать чело-
веческий текст.
Компьютерное зрение дает возможность компьютерам анализировать и понимать изоб-
ражения и видео.
II I! I!
#	Вызов функции summarize для реферирования текста
summary = summarize(text, ratio=0.5) # Мы указываем коэффициент сжатия 0.5 (50%)
#	Вывод краткого извлечения (реферата)
рпп1("Реферат:")
102
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
print(summary)
В этом примере:
1.	Мы импортируем библиотеку Gensim, которая предоставляет функцию 'summarize'
для автоматического реферирования текста.
2.	Мы предоставляем исходный текст, который мы хотим реферировать, в переменной
'text'.
3.	Мы вызываем функцию 'summarize' и передаем ей текст и коэффициент сжатия
('ratio'). Коэффициент сжатия указывает, какую долю исходного текста мы хотим оставить. В
данном случае, мы указываем 'ratio=0.5', что означает сохранение половины исходного текста.
4.	Результат реферирования сохраняется в переменной 'summary', и мы выводим его на
экран.
Результат автоматического реферирования текста будет зависеть от исходного текста и
коэффициента сжатия, который мы указываем. В этом конкретном примере мы установили
коэффициент сжатия 'ratio=0.5', что означает сохранение половины исходного текста. Резуль-
тат реферирования будет включать в себя наиболее важные и информативные части текста.
Результат может выглядеть примерно так:
Реферат:
Искусственный интеллект (ИИ) - это область компьютерных наук, которая фокусируется
на создании систем,
способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта.
Среди приложений ИИ можно выделить машинное обучение, обработку естественного
языка и компьютерное зрение.
Этот реферат содержит основные идеи и информацию из исходного текста, сокращенные
до половины объема исходного текста.
Этот пример демонстрирует простой способ выполнения автоматического реферирова-
ния текста с использованием библиотеки Gensim и алгоритма TextRank. Вы можете настроить
коэффициент сжатия ('ratio') в зависимости от того, как много информации вы хотите оста-
вить в реферате.
Создание стихов (Poetry Generation):
-	Определение: Это задача генерации стихов, рифмованных или нерифмованных, с
использованием компьютерных алгоритмов.
-	Применение: Создание стихов с помощью машинного обучения и NLP может быть
искусством или инструментом для генерации текста с эмоциональным и художественным
характером. Это может использоваться в поэзии, музыке и других художественных формах.
Создание стихов с использованием машинного обучения и генерации текста - это инте-
ресная задача, которая может быть реализована различными способами. В этом примере мы
используем простой метод генерации текста с использованием рекуррентной нейронной сети
(RNN) с помощью библиотеки TensorFlow/Keras. Обратите внимание, что это всего лишь при-
мер, и для создания стихов вы можете использовать более сложные модели и большие корпусы
поэтических текстов для обучения.
Давайте рассмотрим пример генерации стихов на Python:
'"python
#	Импорт необходимых библиотек
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
103
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
import numpy as np
#	Исходные поэтические тексты для обучения модели
poetry_corpus = [
"Розы - истинное великолепие природы,",
"Луна светит ночью ярче всех звёзд.",
"Тихо в лесу, слышен лишь шум ручья,",
"Весенний ветер нежно гладит лица.",
]
#	Создаем токенизатор и преобразуем текст в числовые последовательности
tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(poetry_corpus)
total_words = len(tokenizer.word_index) + 1
#	Создаем последовательности для обучения модели
input_sequences = []
for line in poetry_corpus:
token_list = tokenizer.texts_to_seqnences([line])[0]
for i in range(l, len(token_list)):
n_gram_sequence = token_list[:i + 1]
input_sequences. append(n_gram_sequence)
# Выравниваем последовательности
max_sequence_length = max([len(seq) for seq in input_sequences])
input_sequences = pad_sequences(input_sequences, maxlen=max_sequence_length,
padding='pre')
#	Создаем обучающие данные и метки
xs, labels = input_sequences[:, :-1], input_sequences[:, -1]
ys = tf.keras.utils.to_categorical(labels, num_classes=total_words)
#	Создаем модель RNN
model = Sequential()
model.add(Embedding(total_words, 64, input_length=max_sequence_length - 1))
model.add(LSTM(100))
model.add(Dense(total_words, activation='softmax'))
#	Компилируем модель
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
#	Обучаем модель
model.fit(xs, ys, epochs=100, verbose=l)
#	Генерируем новый стих
seed_text = "Луна светит"
next_words = 5
for _ in range(next_words):
token_list = tokenizer. texts_to_seqnences([seed_text])[0]
token_list = pad_sequences([token_list], maxlen=max_sequence_length - 1, padding='pre')
predicted = model.predict_classes(token_list, verbose=0)
output_word = ""
for word, index in tokenizer.word_index.items():
if index == predicted:
output_word = word
break
104
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
seed_text += " " + output_word
print("Сгенерированный стих:")
print(seed_text)
В этом примере мы:
1.	Импортируем необходимые библиотеки, включая TensorFlow и Keras.
2.	Подготавливаем небольшой корпус поэтических текстов для обучения модели.
3.	Создаем токенизатор и преобразуем текст в числовые последовательности, затем
создаем последовательности для обучения.
4.	Выравниваем последовательности и создаем обучающие данные и метки.
5.	Создаем модель RNN с использованием слоев Embedding, LSTM и Dense.
6.	Компилируем модель и обучаем ее на данных поэзии.
7.	Генерируем новый стих, начиная с заданной строки 'seed_texf и добавляя следующие
слова на основе вероятностей, предсказанных моделью.
Этот код демонстрирует базовый пример генерации стихов с использованием RNN и тек-
стовых данных для обучения. Вы можете доработать модель, увеличив количество данных и
сложность архитектуры, чтобы получить более интересные результаты.
Результат выполнения данного кода будет зависеть от нескольких факторов, включая
количество данных, качество обучения модели и число эпох обучения. В данном конкретном
примере мы использовали небольшой корпус поэтических текстов и небольшое количество
эпох для обучения модели, поэтому результат может быть простым и недостаточно интерес-
ным.
Пример кода генерирует последовательность слов, начиная с заданной строки 'seed_texf.
Количество сгенерированных слов определяется переменной 'next_words', которая равна 5 в
данном случае.
Результат выполнения может выглядеть примерно так (реальные результаты могут варьи-
роваться):
Сгенерированный стих:
Луна светит ночью ярче всех звёзд города
Обратите внимание, что этот результат представляет собой случайную генерацию слов на
основе обученной модели, и он может быть более интересным и поэтичным, если вы обучите
модель на более обширных и разнообразных поэтических данных и выполните больше эпох
обучения. Этот код служит лишь базовым примером и может быть доработан и расширен для
получения более качественных результатов в генерации стихов.
Обе эти задачи подразумевают создание текста, который отвечает определенным крите-
риям. Для автоматического реферирования, это критерии информативности и краткости, а для
создания стихов, это критерии художественного и эмоционального выражения. Для решения
этих задач используются различные техники машинного обучения и моделирования текста,
включая рекуррентные нейронные сети (RNN), сверточные нейронные сети (CNN), генератив-
ные адаптивные сети (GAN) и многое другое.
Однако при генерации текста существуют вызовы, связанные с качеством и связностью
сгенерированного контента. Модели должны быть обучены учитывать грамматику, смысл и
структуру текста, чтобы создавать качественные результаты.
105
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
5.2.	Рассмотрение рекуррентных и генеративных
моделей LSTM и GPT для генерации текста
В данной секции мы рассмотрим два важных типа моделей, которые широко использу-
ются для генерации текста: рекуррентные нейронные сети (LSTM) и генеративные преобразо-
вательные сети (GPT). Обе эти модели являются мощными инструментами в области генера-
ции текста, но они имеют разные подходы и характеристики.
Рекуррентные нейронные сети (LSTM):
Описание: LSTM - это тип рекуррентной нейронной сети, который спроектирован для
работы с последовательными данными, такими как текст. Он обладает способностью запо-
минать и учитывать долгосрочные зависимости в последовательности данных, что делает его
эффективным инструментом для генерации текста.
Применение^8ТМ-сети могут использоваться для генерации текста, предсказания сле-
дующего символа или слова в последовательности, а также для создания автокомплита или
автокоррекции в текстовых приложениях.
Генеративные преобразовательные сети (GPT):
Описание: GPT - это вид генеративных моделей, основанных на трансформерах, которые
спроектированы для создания текста с высоким качеством и связностью. Эти модели могут
генерировать текст на основе контекста и контролируемых условий, и они могут создавать
выразительные и креативные тексты.
Применение: GPT-модели могут использоваться для генерации текста, автоматического
реферирования, создания диалоговых систем, ответов на вопросы и многих других задач, где
требуется генерация текста на естественном языке.
Одним из ключевых отличий между LSTM и GPT является то, что GPT обычно трениру-
ется на очень больших корпусах текста и может генерировать текст с более высоким качеством
и креативностью, в то время как LSTM часто используется для более узких задач и может
иметь ограничения по объему обучающих данных.
Рассмотрим два примера использования рекуррентных нейронных сетей (LSTM) и гене-
ративных преобразовательных сетей (GPT) для генерации текста:
Пример 1: Генерация текста с использованием LSTM
"python
#	Импорт необходимых библиотек
import numpy as пр
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Embedding
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
#	Исходные текстовые данные
text_corpus = [
"Как же хорошо видеть друзей.",
"Весна пришла, а с ней и цветы.",
"Солнце светит в небе ярко.",
"Лето пришло, природа проснулась."
]
#	Создаем токенизатор и преобразуем текст в числовые последовательности
tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(text_corpus)
106
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
total_words = len(tokenizer.word_index) + 1
#	Создаем последовательности для обучения модели
input_sequences = []
for line in text_corpus:
token_list = tokenizer.texts_to_seqnences([line])[0]
for i in range(l, len(token_list)):
n_gram_sequence = token_list[:i + 1]
input_sequences. append(n_gram_sequence)
#	Выравниваем последовательности
max_sequence_length = max([len(seq) for seq in input_sequences])
input_sequences = pad_sequences(input_sequences, maxlen=max_sequence_length,
padding='pre')
#	Создаем обучающие данные и метки
xs, labels = input_sequences[:, :-1], input_sequences[:, -1]
ys = tf.keras.utils.to_categorical(labels, num_classes=total_words)
#	Создаем модель LSTM
model = Sequential!)
model.add(Embedding(total_words, 64, input_length=max_sequence_length - 1))
model.add(LSTM(100))
model.add(Dense(total_words, activation='softmax'))
#	Компилируем модель
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
#	Обучаем модель
model.fit(xs, ys, epochs=100, verbose=l)
#	Генерируем новый текст
seed_text = "Весна пришла"
next_words = 5
for _ in range(next_words):
token_list = tokenizer. texts_to_seqnences([seed_text])[0]
token_list = pad_sequences([token_list], maxlen=max_sequence_length - 1, padding='pre')
predicted = model.predict_classes(token_list, verbose=0)
output_word = ""
for word, index in tokenizer.word_index.items():
if index == predicted:
output_word = word
break
seed_text += " " + output_word
print( "Сгенерированный текст:")
print(seed_text)
Пример 2: Генерация текста с использованием GPT-3 (OpenAI GPT-3)
"python
#	Импорт библиотеки OpenAI GPT-3
import openai
#	Ваш ключ API для Open Al GPT-3
api.key = "YOUR_API_KEY"
#	Создаем клиент GPT-3
gpt3 = openai.ChatCompletion.create(
model=" gp t-3.5 - turbo",
107
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Генерируй мне стихи о природе."},
],
max_tokens=50 # Максимальная длина ответа
)
#	Получаем ответ от GPT-3
generated_text = gpt3 ['choices'] [0] ['message'] ['content']
print("Сгенерированный текст:")
print(generated_text)
Обратите внимание, что для второго примера необходимо использовать свой собствен-
ный ключ API от OpenAI GPT-3. Вы можете зарегистрироваться на сайте OpenAI и получить
доступ к API для создания текста с использованием мощной генеративной модели GPT-3.
5.3.	Проблемы, связанные с качеством и
связностью сгенерированного контента
При генерации текста с использованием различных моделей, включая рекуррентные ней-
ронные сети (LSTM), генеративные преобразовательные сети (GPT) и другие, могут возник-
нуть ряд проблем, связанных с качеством и связностью сгенерированного контента. В данной
секции мы рассмотрим некоторые из этих проблем:
1.	Смысл и логика: Генерированный текст может иметь смысловые ошибки и логические
несоответствия. Модели могут создавать текст, который звучит грамматически правильно, но
не имеет смысла, что делает его бесполезным для пользователя.
2.	Повторения: Модели могут склонны к повторению слов, фраз или идей в сгенериро-
ванном тексте. Это может привести к монотонности и нежелательным повторам.
3.	Неструктурированный текст: Генерированный текст может быть плохо структуриро-
ванным, без четкой организации в абзацы или разделы. Это затрудняет его восприятие.
4.	Связность текста: Модели могут иметь проблемы с поддержанием связности и после-
довательности в тексте. Это может привести к нелепым переходам между предложениями и
идеями.
5.	Словарь и стиль: Генерируемый текст может содержать слова или фразы, которые не
соответствуют требуемому стилю или словарному запасу. Это может быть нежелательным для
задач, связанных с определенными стилистическими требованиями.
6.	Политическая или социокультурная неуместность: Модели могут случайно создавать
контент, который может быть политически или социокультурно неуместным, оскорбительным
или даже вредным.
7.	Overfitting (переобучение): В некоторых случаях модели могут переобучиться на тре-
нировочных данных и начать генерировать текст, который кажется слишком похожим на обу-
чающий корпус.
8.	Ограниченная область знаний: Генеративные модели могут быть ограничены областью
знаний, на которых они были обучены, и не способны генерировать текст вне этой области.
Для улучшения качества и связности сгенерированного контента часто требуется тща-
тельная настройка моделей, большие и разнообразные обучающие наборы данных и исполь-
зование дополнительных техник, таких как фильтрация, постобработка и регулирование
тематики. Разработчики и исследователи постоянно работают над улучшением генеративных
моделей для более качественной генерации текста и устранения перечисленных выше проблем.
108
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Решение проблем, связанных с качеством и связностью сгенерированного текста, зависит
от конкретной проблемы и используемой модели. Рассмотрим некоторые общие стратегии и
методы для улучшения качества сгенерированного контента:
1.	Смысл и логика:
-	Проверьте входные данные: Убедитесь, что входные данные, используемые для обуче-
ния модели, являются смысловыми и логически верными.
-	Оценка генерируемого текста: Проводите регулярную оценку сгенерированного текста
и отфильтровывайте тексты с смысловыми ошибками.
2.	Повторения:
-	Используйте методы постобработки: После генерации текста вы можете применить
постобработку для удаления нежелательных повторов слов или фраз.
-	Измените параметры модели: Путем настройки гиперпараметров обучения модели
можно попытаться уменьшить вероятность повторов.
3.	Неструктурированный текст:
-	Разбейте текст на абзацы и разделы: Добавьте структуру к тексту, разделяя его на
абзацы и разделы.
-	Оценка связности: Проверяйте связность текста и убеждайтесь, что переходы между
идеями логичны и плавны.
4.	Связность текста:
-	Используйте контекст: Перед началом генерации текста убедитесь, что модель имеет
доступ к достаточному контексту, чтобы гарантировать связность текста.
-	Обратная связь: Постобработка текста может включать обратную связь, чтобы испра-
вить несвязности и ошибки.
5.	Словарь и стиль:
- Задайте стилевые ограничения: Если важно соблюдать определенный стиль, можно
использовать ограничения словаря или генерировать текст на основе образцов стиля.
6.	Политическая или социокультурная неуместность:
-	Фильтрация: Проведите фильтрацию сгенерированного текста, чтобы исключить потен-
циально оскорбительное или нежелательное содержание.
-	Ограничьте обучение: При обучении модели можно ограничить доступ к контенту,
который может привести к неуместному содержанию.
7.	Overfitting (переобучение):
- Разнообразие данных: Обогатите обучающий корпус более разнообразными данными,
чтобы предотвратить переобучение.
8.	Ограниченная область знаний:
-	Расширьте обучающий корпус: Добавьте больше данных из разных источников и обла-
стей знаний.
Ключевое в решении проблем - это наблюдение и оценка сгенерированного текста, а
также постоянное улучшение модели и методов постобработки. Разработчики и исследователи
часто проводят эксперименты и корректировки, чтобы достичь наилучших результатов в гене-
рации текста и обеспечить качество и связность контента.
Пример 1
Давайте рассмотрим пример кода для решения некоторых из описанных проблем с каче-
ством и связностью сгенерированного текста. В данном примере мы будем использовать модель
LSTM для генерации текста и применять методы постобработки для улучшения качества тек-
ста.
"python
import numpy as пр
109
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Embedding
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
#	Исходные текстовые данные
text_corpus = [
"Как же хорошо видеть друзей.",
"Весна пришла, а с ней и цветы.",
"Солнце светит в небе ярко.",
"Лето пришло, природа проснулась."
]
#	Создаем токенизатор и преобразуем текст в числовые последовательности
tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(text_corpus)
total_words = len(tokenizer.word_index) + 1
#	Создаем последовательности для обучения модели
input_sequences = []
for line in text_corpus:
token_list = tokenizer.texts_to_sequences([line])[0]
for i in range(l, len(token_list)):
n_gram_sequence = token_list[:i + 1]
input_sequences. append(n_gram_sequence)
#	Выравниваем последовательности
max_sequence_length = max([len(seq) for seq in input_sequences])
input_sequences = pad_sequences(input_sequences, maxlen=max_sequence_length,
padding='pre')
#	Создаем обучающие данные и метки
xs, labels = input_sequences[:, :-1], input_sequences[:, -1]
ys = tf.keras.utils.to_categorical(labels, num_classes=total_words)
#	Создаем модель LSTM
model = Sequential!)
model.add(Embedding(total_words, 64, input_length=max_sequence_length - 1))
model.add(LSTM(100))
model.add(Dense(total_words, activation='softmax'))
#	Компилируем модель
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
#	Обучаем модель
model.fit(xs, ys, epochs=100, verbose=l)
#	Генерируем новый текст
seed_text = "Весна пришла"
next_words = 5
generated_text = seed_text
for _ in range(next_words):
token_list = tokenizer. texts_to_sequences([seed_text])[0]
token_list = pad_sequences([token_list], maxlen=max_sequence_length - 1, padding='pre')
predicted = model.predict_classes(token_list, verbose=0)
output_word = ""
for word, index in tokenizer.word_index.items():
no
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
if index == predicted:
output_word = word
break
generated_text += " " + output_word
seed_text = generated_text
#	Очистка текста от повторов
def remove_repetitions(text):
words = text.splitQ
unique_words = []
for word in words:
if word not in unique_words:
unique_words.append(word)
return' '.join(unique_words)
generated_text = remove_repetitions(generated_text)
print("Сгенерированный текст:")
print(generated_text)
В этом примере мы добавили функцию Temove_repetitions\ которая удаляет повторяю-
щиеся слова из сгенерированного текста. Это поможет устранить проблему повторений в тек-
сте. Кроме того, вы можете реализовать дополнительные методы постобработки для улучше-
ния качества и связности сгенерированного текста, в зависимости от конкретных требований
и проблем, с которыми вы сталкиваетесь.
Пример 2
Для предотвращения проблемы политической и социокультурной неуместности в сгене-
рированном тексте можно добавить фильтрацию и проверку на соответствие определенным
правилам или ограничениям. В этом примере мы будем использовать фильтрацию на основе
списка запрещенных слов или фраз.
"python
import numpy as пр
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Embedding
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
#	Исходные текстовые данные
text_corpus = [
"Этот текст несет важное сообщение о природе.",
"Политические дискуссии требуют уважения и толерантности.",
"Все люди должны обладать равными правами и возможностями.",
"Давайте работать вместе для лучшего будущего."
]
#	Создаем список запрещенных слов или фраз
forbidden_words = ["политика", "дискуссии", "права", "работать вместе"]
#	Создаем токенизатор и преобразуем текст в числовые последовательности
tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(text_corpus)
total_words = len(tokenizer.word_index) + 1
#	Создаем последовательности для обучения модели
ш
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
input_sequences = []
for line in text_corpus:
token_list = tokenizer.texts_to_seqnences([line])[0]
for i in range(l, len(token_list)):
n_gram_sequence = token_list[:i + 1]
input_sequences. append(n_gram_sequence)
#	Выравниваем последовательности
max_sequence_length = max([len(seq) for seq in input_sequences])
input_sequences = pad_sequences(input_sequences, maxlen=max_sequence_length,
padding='pre')
#	Создаем обучающие данные и метки
xs, labels = input_sequences[:, :-1], input_sequences[:, -1]
ys = tf.keras.utils.to_categorical(labels, num_classes=total_words)
#	Создаем модель LSTM
model = Sequential!)
model.add(Embedding(total_words, 64, input_length=max_sequence_length - 1))
model.add(LSTM(100))
model.add(Dense(total_words, activation='softmax'))
#	Компилируем модель
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
#	Обучаем модель
model.fit(xs, ys, epochs=100, verbose=l)
#	Генерируем новый текст
seed_text = "Политика и дискуссии"
next_words = 5
generated_text = seed_text
for _ in range(next_words):
token_list = tokenizer. texts_to_seqnences([seed_text])[0]
token_list = pad_sequences([token_list], maxlen=max_sequence_length - 1, padding='pre')
predicted = model.predict_classes(token_list, verbose=0)
output_word = ""
for word, index in tokenizer.word_index.items():
if index == predicted:
output_word = word
break
generated_text += " " + output_word
seed_text = generated_text
#	Фильтрация на основе списка запрещенных слов
for word in forbidden_words:
if word in generated_text:
generated_text = generated_text.replace(word, "###")
print( "Сгенерированный текст:")
print(generated_text)
В этом примере мы добавили список forbidden_words\ который содержит слова или
фразы, которые не должны появляться в сгенерированном тексте. После генерации текста мы
проверяем, содержит ли текст какие-либо из запрещенных слов, и, если да, заменяем их на
### или любой другой символ, чтобы обозначить их неуместность. Это позволяет фильтровать
текст и предотвращать появление нежелательного контента.
112
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Результат выполнения кода будет зависеть от случайностей, связанных с обучением
модели LSTM и генерацией текста. Вот ожидаемый результат с комментариями:
Сгенерированный текст:
Политика и дискуссии ### ### ### ###
В данном случае, строка "Политика и дискуссии" является исходным текстом, с которого
начинается генерация текста. Однако, так как слова "политика" и "дискуссии" входят в список
запрещенных слов 'forbidden_words', они будут заменены на "###". Это сделано для предот-
вращения политической и социокультурной неуместности в сгенерированном тексте.
Обратите внимание, что результат может варьироваться в зависимости от случайностей
при обучении и генерации, и может отличаться в каждом запуске кода.
Пример 3
Для управления словарем и стилем в сгенерированном тексте можно использовать
методы постобработки и дополнительные фильтры. В этом примере мы будем использовать
фильтрацию на основе списка разрешенных слов и задавать определенный стиль текста.
"python
import numpy as пр
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Embedding
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
#	Исходные текстовые данные
text_corpus = [
"Этот текст несет важное сообщение о природе.",
"Политические дискуссии требуют уважения и толерантности.",
"Все люди должны обладать равными правами и возможностями.",
"Давайте работать вместе для лучшего будущего."
]
#	Создаем список разрешенных слов и стиль текста
allowed_words = ["важное", "сообщение", "уважения", "толерантности"]
desired_style = "научный"
#	Создаем токенизатор и преобразуем текст в числовые последовательности
tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(text_corpus)
total_words = len(tokenizer.word_index) + 1
#	Создаем последовательности для обучения модели
input_sequences = []
for line in text_corpus:
token_list = tokenizer.texts_to_sequences([line])[0]
for i in range(l, len(token_list)):
n_gram_sequence = token_list[:i + 1]
input_sequences. append(n_gram_sequence)
#	Выравниваем последовательности
max_sequence_length = max([len(seq) for seq in input_sequences])
input_sequences = pad_sequences(input_sequences, maxlen=max_sequence_length,
padding='pre')
113
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
#	Создаем обучающие данные и метки
xs, labels = input_sequences[:, :-1], input_sequences[:, -1]
ys = tf.keras.utils.to_categorical(labels, num_classes=total_words)
#	Создаем модель LSTM
model = Sequential)
model.add(Embedding(total_words, 64, input_length=max_sequence_length - 1))
model.add(LSTM(100))
model.add(Dense(total_words, activation='softmax'))
#	Компилируем модель
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
#	Обучаем модель
model.fit(xs, ys, epochs=100, verbose=l)
#	Генерируем новый текст
seed_text = "Этот текст"
next_words = 5
generated_text = seed_text
for _ in range(next_words):
token_list = tokenizer. texts_to_seqnences([seed_text])[0]
token_list = pad_sequences([token_list], maxlen=max_sequence_length - 1, padding='pre')
predicted = model.predict_classes(token_list, verbose=0)
output_word = ""
for word, index in tokenizer.word_index.items():
if index == predicted:
output_word = word
break
generated_text += " " + output_word
seed_text = generated_text
#	Фильтрация на основе разрешенных слов
for word in generated_text.split():
if word not in allowed_words:
generated_text = generated_text.replace(word, "###")
#	Задаем стиль текста
if desired_style == "научный":
generated_text = generated_text.upper()
print("Сгенерированный текст:")
print(generated_text)
В этом примере мы добавили список 'allowed-words', который содержит слова, которые
разрешены в сгенерированном тексте. Если какое-либо слово не находится в этом списке,
оно будет заменено на "###". Кроме того, мы можем задать стиль текста, в данном случае,
если 'desired_style' равен "научный", текст будет преобразован в верхний регистр. Вы можете
настроить список разрешенных слов и стиль в соответствии с вашими требованиями.
114
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Глава 6: Вопросно-ответные системы
Вопросно-ответные системы - это ключ к раскрытию информации. Они соединяют
запросы с знаниями, проливая свет на тайны текстов и документов.
6.1.	Введение в задачу вопросно-ответных систем
Задача вопросно-ответных систем (Question-Answering, QA) заключается в создании
компьютерных программ или моделей искусственного интеллекта, способных понимать
вопросы, задаваемые на естественном языке, и предоставлять на них информативные и пра-
вильные ответы также на естественном языке. Задача QA ориентирована на максимальное
приближение компьютерного понимания текста к способности человека.
Вопросно-ответные системы могут быть полезными во многих областях, включая:
1.	Информационный поиск: Задача вопросно-ответных систем (QA) имеет важное зна-
чение в информационном поиске. QA-системы помогают пользователям задавать конкретные
вопросы и получать точные и релевантные ответы. Они сокращают время поиска и улучшают
релевантность результатов. QA-системы могут извлекать информацию из различных источни-
ков данных, включая текстовые документы и базы знаний. Они используют обработку есте-
ственного языка (NLP) для понимания запросов и текстовых данных. Кроме того, QA-системы
могут решать различные типы задач поиска и предоставлять персонализированные результаты.
Эти возможности сделали QA-системы важными инструментами в различных областях, вклю-
чая медицину, юриспруденцию и научные исследования.
2.	Медицинская диагностика: В медицинской диагностике QA-системы играют важную
роль. Они помогают врачам и медицинским специалистам находить ответы на медицинские
вопросы и предоставлять рекомендации. Эти системы способны анализировать большие объ-
емы медицинских данных, исследовательские работы и клинические протоколы, чтобы помочь
в поиске диагностических и лечебных решений. Это улучшает точность и эффективность диа-
гностики, а также обеспечивает более качественное медицинское обслуживание пациентов.
3.	Консультации и поддержка клиентов: QA-системы могут быть использованы для
предоставления автоматизированных ответов на вопросы клиентов в различных областях
обслуживания. Это позволяет организациям улучшить обслуживание клиентов и обеспечить
быстрый доступ к информации. Системы могут обучаться на основе часто задаваемых вопро-
сов и предоставлять точные и консистентные ответы, что способствует удовлетворенности кли-
ентов и снижению нагрузки на службу поддержки.
4.	Образование: Образование в QA-системах означает возможность создания образова-
тельных материалов и контента, предназначенных для обучения учащихся. Этот контент помо-
гает ученикам получить информацию и ответы на свои вопросы, используя систему вопросов и
ответов. Это может включать в себя различные типы обучающих материалов, такие как учеб-
ники, инструкции, видеоуроки, и другие ресурсы, которые способствуют улучшению знаний
и навыков учащихся в определенной области знаний или предмете. Такие образовательные
контенты могут быть доступны онлайн и предоставляться в удобной форме для обучения и
самообучения.
5.	Анализ данных и отчетность: Анализ данных и отчетность в контексте QA-систем
означает возможность использования таких систем для извлечения информации и ответов
из больших объемов данных и документов. Это позволяет пользователям эффективно искать
необходимую информацию, проводить анализ данных и создавать отчеты на основе ответов и
контента, полученных из QA-систем. Такой функционал помогает улучшить процессы приня-
115
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
тия решений, исследования и мониторинга, а также может быть полезен в областях, где необ-
ходимо обработать и анализировать большие объемы информации для получения конкретных
ответов и выводов.
Чтобы создать эффективную вопросно-ответную систему, необходимо решить несколько
ключевых задач, включая:
-	Обработку естественного языка (NLP): Алгоритмы и модели для анализа текста, извле-
чения смысла из вопросов и текстовых документов.
-	Извлечение информации: Методы для поиска и извлечения ответов из текстовых источ-
ников, таких как статьи, книги и базы данных.
-	Ранжирование ответов: Оценка и упорядочение ответов на основе их релевантности и
достоверности.
-	Интерфейс пользователя: Создание удобного и интуитивно понятного интерфейса для
взаимодействия с системой.
-	Оценка качества: Методы оценки эффективности и точности системы, например, с
использованием метрик, таких как Fl-score и accuracy.
Задача QA остается активной областью исследований в области искусственного интел-
лекта, и современные модели, основанные на глубоком обучении, такие как BERT и GPT, зна-
чительно улучшили результаты в этой области.
6.2.	Роль нейросетей в поиске и генерации ответов на вопросы
Роль нейросетей в поиске и генерации ответов на вопросы в QA-системах крайне важна.
Нейросети представляют собой ключевой компонент, обеспечивающий функциональность
таких систем. Вот как они выполняют эту роль:
1.	Поиск ответов: Нейросети способны анализировать большие объемы тек-
ста и выявлять релевантные ответы на заданный вопрос. Они могут сканировать
базы данных, интернет-ресурсы и другие источники информации, чтобы найти наи-
лучший ответ на вопрос пользователя. Этот процесс включает в себя выявление
116
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
ключевых слов и фраз, а также анализ семантики текста для определения контек-
+---------------------------------------------------
| Шаг
1.	Анализ больших объемов
2.	Заданный вопрос пользов
3.	Выявление ключевых слов
фраз
4.	Сканирование источников
информации
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Рассмотрим простой пример кода на Python, который демонстрирует, как использовать
библиотеку Transformers от Hugging Face для задачи вопросно-ответного поиска с использова-
нием модели BERT. Убедитесь, что у вас установлены библиотеки Transformers и torch:
"python
from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering
import torch
#	Загрузка предобученной модели BERT и токенизатора
model_name = "bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad"
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)
#	Входные тексты
context = "Берт - это предобученная модель на основе трансформера, которую можно
использовать для различных задач обработки текста, включая вопросно-ответный поиск."
question = "Что такое Берт?"
#	Токенизация текстов
inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True,
retum_tensors=" pt")
#	Получение ответа
start_scores, end_scores = model(**inputs)
#	Индексы начала и конца ответа
start_index = torch.argmax(start_scores)
end_index = torch.argmax(end_scores)
#	Получение текста ответа
answer_tokens = inputs["input_ids"][O][start_index:end_index + 1]
answer = tokenizer.decode(answer_tokens)
ргййС'Ответ:", answer)
В этом примере мы используем предобученную модель BERT для поиска ответа на
вопрос в заданном контексте. Модель токенизирует тексты, вычисляет оценки начала и конца
ответа, а затем извлекает ответ из оценок.
2. Генерация ответов: В некоторых случаях, когда точного ответа на
вопрос нет в доступных источниках, нейросети могут генерировать ответы на
основе анализа контекста и имеющейся информации. Они используют методы гене-
рации текста, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN) или трансфор-
118
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
меры, чтобы создавать логичные и информативные ответы на запросы пользовате-
1.	Отсутствие точного отве1
2.	Анализ контекста и
информации
3.	Использование методов
генерации текста
4.	Составление логичного oi
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Рассмотрим пример кода на Python, который демонстрирует генерацию текстового ответа
с использованием библиотеки GPT-3 от OpenAI. Прежде всего, убедитесь, что вы установили
библиотеку OpenAI Python:
"python
import openai
#	Замените 'YOUR_API_KEY' на ваш ключ API GPT-3
api.key = ’YOUR_API_KEY'
#	Вопрос пользователя
user_question = "Какие есть методы для улучшения памяти?"
# Запрос к GPT-3 для генерации ответа
response = openai. Completion.create(
engine="text-davinci-002", # Выбор модели
prompt=f"Ответьте на вопрос: {user_question}\nOTBeT:", # Задаем вопрос
max_tokens=50, # Максимальное количество токенов в ответе
п=1, # Количество ответов для генерации
stop=None, # Не использовать специальный символ для завершения
temperature=0.7, # Параметр температуры (чем выше, тем более разнообразные ответы)
api_key=api_key
)
# Извлекаем ответ из результата
answer = response.choices[0].text.strip()
рпп1("Ответ GPT-3:", answer)
Примечание:
1.	Замените 'YOUR_API_KEY'' на свой ключ API GPT-3, который вы получили от
OpenAI.
2.	Этот код использует модель 'text-davinci-002', но вы можете выбрать другую модель,
подходящую для вашей задачи, в соответствии с доступными вариантами от OpenAI.
3.	Параметр 'max_tokens' определяет максимальное количество токенов в сгенерирован-
ном ответе. Вы можете изменить его в зависимости от желаемой длины ответа.
4.	'temperature' влияет на степень разнообразия ответов. Значение 0.7 обычно создает
разнообразные и информативные ответы.
5.	Этот код запрашивает один ответ, но вы можете настроить параметр 'п', чтобы полу-
чить несколько вариантов ответов.
Не забудьте заменить ключ API и настроить параметры под свои нужды.
3. Обучение: Нейросети требуют обучения на больших объемах данных, чтобы пони-
мать язык, контекст и структуру информации. Они могут использовать обучающие наборы
120
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
вопросов и ответов, чтобы улучшить свои способности в предоставлении качественных отве-
| Шаг
Оп^
1. Обучающие данные
Соб
раз
в кг
в г
2. Предобработка
данных
Пре
обр
так
ОЧк
стр
3. Выбор архитектуры
модели
Вь
наг
CNI\
4. Обучение модели
Нас
I
I
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Давайте разберем представленный код шаг за шагом:
Импорт библиотек и классов:
"python
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering
from torch.utils.data import DataLoader
from transformers import squad_convert_examples_to_features
from transformers.data.processors.squad import SquadVlProcessor
from transformers.data.metrics.squad_metrics import compute_predictions_logits
В этом блоке кода мы импортируем необходимые библиотеки и классы. В частности, мы
используем библиотеку Transformers от Hugging Face, которая предоставляет предварительно
обученные модели и инструменты для работы с вопросами и ответами.
Загрузка предобученной модели и токенизатора:
"python
model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)
Здесь мы загружаем предобученную модель BERT (base, uncased) и соответствую-
щий токенизатор. Эта модель будет использоваться для обучения задаче вопросно-ответного
поиска.
Инициализация процессора для SQuAD:
"python
processor = SquadVl Processor()
Мы инициализируем процессор для обработки данных из набора данных SQuAD
(Stanford Question Answering Dataset). SQuAD - это популярный набор данных для задачи QA.
Загрузка обучающего набора данных SQuAD:
"python
train_dataset = processor.get_train_examples(data_dir="squad_data")
Здесь мы загружаем обучающий набор данных SQuAD из указанного каталога (в данном
случае "squad_data"). Этот набор данных содержит пары вопросов и ответов.
Преобразование данных в формат, понимаемый моделью:
"python
train_features, train_dataset = squad_convert_examples_to_features(
examples=train_dataset,
tokenizer=tokenizer,
max_seq_length=384,
doc_stride=128,
max_query_length=64,
is_training=True,
return_dataset=T rue,
)
Мы преобразуем обучающий набор данных в формат, понимаемый моделью, используя
функцию 'squad_convert_examples_to_features\ Это включает в себя токенизацию текстов, раз-
122
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
деление на подотрезки (чтобы обработать более длинные тексты) и создание признаков для
обучения.
Создание DataLoader для обучения:
"python
train_data_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=8)
Мы создаем DataLoader для обучения, который будет подавать данные в модель батчами
размером 8.
Определение функции потерь и оптимизатора:
"python
loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=2e-5)
Здесь мы определяем функцию потерь (в данном случае используется кросс-энтропийная
потеря) и оптимизатор (AdamW) для обучения модели.
Обучение модели:
'"python
num_epochs = 3
for epoch in range(num_epochs):
model.train()
total_loss = 0
for batch in train_data_loader:
#	Извлекаем необходимые данные из батча
input_ids = batch['input_ids']
attention_mask = batch['attention_mask']
start_positions = batch['start_positions']
end_positions = batch['end_positions']
#	Обнуляем градиенты
optimizer.zero_grad()
#	Получаем выходы модели
outputs = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
start_logits, end_logits = outputs.logits
#	Рассчитываем потерю
loss = loss_fn(start_logits, start_positions) + loss_fn(end_logits, end_positions)
total_loss += loss.item()
#	Обратное распространение градиентов и обновление весов
loss.backward()
optimizer.stepO
average_loss = total_loss / len(train_data_loader)
print(f"Epoch {epoch + l}/{num_epochs}, Loss: {average_loss:.4f}")
Здесь выполняется цикл обучения модели на нескольких эпохах. Для каждой эпохи мы
проходим через данные из DataLoader, вычисляем потери, выполняем обратное распростране-
ние градиентов и обновляем веса модели.
Сохранение обученной модели:
'"python
model. save_pretrained(" qa_model")
tokenizer. save_pretrained(" qa_model")
123
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
По завершении обучения мы сохраняем обученную модель и токенизатор для последу-
ющего использования.
Этот код представляет собой базовый пример обучения модели QA на наборе данных
SQuAD с использованием модели BERT и библиотеки Transformers.
4. Улучшение с опытом: QA-системы, основанные на нейросетях,
могут постепенно улучшать свои навыки и точность в предоставлении отве-
тов с накоплением опыта. Это происходит благодаря обратной связи от
124
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
пользователей и постоянному обновлению моделей на основе новых дан-
+-------------------------------------------------------
| Шаг
1.	Обратная связь от
пользователей
2.	Сбор и анализ
обратной связи
3.	Обновление моделей
4.	Автоматическое
обучение
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Нейросети играют центральную роль в обеспечении эффективного и точного поиска и
генерации ответов в QA-системах, делая их более интеллектуальными и полезными инстру-
ментами для пользователей.
6.3.	Обзор архитектур для вопросно-ответных
систем, включая модели на основе внимания
Обзор архитектур для вопросно-ответных систем (QA-систем) включает разнообразные
модели и методы, которые были разработаны для решения задачи извлечения информации
из текста в ответ на заданный вопрос. Важным направлением развития QA-систем являются
модели на основе внимания (attention-based models), которые позволяют модели более эффек-
тивно обрабатывать контекст и понимать связи между словами и фразами. Вот обзор некото-
рых ключевых архитектур для QA-систем:
1.	BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers):
-	BERT является одной из самых популярных архитектур для вопросно-ответных систем.
-	Он основан на трансформере и предварительно обучается на больших объемах тексто-
вых данных, что позволяет ему улавливать контекст и семантику текста.
-	Для задачи QA BERT может быть дообучен на парах вопрос-ответ из обучающего
набора данных.
2.	RoBERTa (A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach):
-	RoBERTa является улучшенной версией BERT с оптимизированными параметрами
обучения.
-	Он обучается на большом объеме текстовых данных и демонстрирует высокую произ-
водительность в задачах вопросно-ответного поиска.
3.	ALBERT (A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations):
-	ALBERT является "легкой" версией BERT с меньшим числом параметров.
-	Он разработан для экономии ресурсов при обучении, но при этом сохраняет высокую
производительность в задачах QA.
4.	Т5 (Text-to-Text Transfer Transformer):
-	Т5 представляет собой унифицированную архитектуру, в которой все задачи, включая
вопросно-ответный поиск, формулируются как задачи преобразования текста в текст.
-	Это позволяет единообразно решать различные задачи NLP, включая QA.
5.	TransformerXL:
-	Эта архитектура решает проблему длинных зависимостей в тексте, что может быть
важно для обработки длинных текстовых документов в задачах QA.
-	TransformerXL использует механизмы отслеживания состояния для улучшения обра-
ботки долгих зависимостей.
6.	BiDAF (Bidirectional Attention Flow):
-	Эта архитектура является классической моделью для QA и использует механизм дву-
направленного внимания для поиска ответа в тексте.
-	Она включает в себя слои для моделирования вопроса, контекста и выравнивания
между ними.
7.	BERT-as-Question-Answering (BERT-as-QA):
- Вместо дообучения всей модели BERT для задачи QA, можно использовать BERT для
создания признаков вопроса и контекста, а затем применять модели на основе внимания для
поиска ответов.
8.	Memory Networks:
126
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
-	Memory Networks позволяют модели "читать" из внешней памяти, что может быть
полезным при работе с большими объемами информации.
Архитектуры на основе внимания, такие как BERT, RoBERTa и T5, часто доминируют
в современных QA-системах благодаря своей способности улавливать сложные зависимости в
тексте. Эти модели могут быть дообучены на специализированных наборах данных для более
точных и полезных ответов на вопросы пользователей.
Рассмотрим примеры использования архитектур BERT и Т5 для задачи вопросно-ответ-
ного поиска (QA). Для выполнения этих примеров потребуется библиотека Transformers от
Hugging Face, которая предоставляет предварительно обученные модели и инструменты для
работы с ними. Установите библиотеку, если она еще не установлена:
pip install transformers
Пример использования BERT для QA:
"python
from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering
import torch
#	Загрузка предварительно обученной модели и токенизатора BERT
model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)
#	Вопрос и контекст
question = "What is the capital of France?"
context = "Paris is the capital of France."
#	Токенизация вопроса и контекста
inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True,
retum_tensors=" pt")
#	Получение ответа
start_scores, end_scores = model(**inputs)
start_idx = torch.argmax(start_scores)
end_idx = torch. argmax(end_scores)
answer	=
tokenizer. convert_tokens_to_string( tokenizer. convert_ids_to_tokens(inputs [" input_ids"] [0]
[start_idx:end_idx+1 ]))
print("Question:", question)
print("Answer:", answer)
Пример использования T5 для QA:
"python
from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer
import torch
#	Загрузка предварительно обученной модели и токенизатора Т5
model_name = "t5-small"
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(model_name)
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)
#	Вопрос и контекст
question = "What is the capital of Canada?"
context = "Canada is a country located in North America."
#	Формирование входных данных в формате "вопрос -> контекст"
127
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
input_text = "question: {} context: {}".format(question, context)
#	Токенизация и генерация ответа
input_ids = tokenizer. encode(input_text, retum_tensors="pt", max_length=512,
truncation=True)
output_ids = model.generate(input_ids, max_length=32, num_return_sequences=l)
answer = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)
print("Question:", question)
print("Answer:", answer)
Оба примера выполняют поиск ответа на заданный вопрос в заданном контексте с
использованием соответствующих моделей (BERT и Т5). Вы можете адаптировать эти примеры
под свои собственные вопросы и контексты.
128
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Глава 7: Этические и социальные
аспекты NLP и нейросетей
Технологии NLP и нейросетей дарят нам уникальные возможности, но их использование
также несет ответственность за этические и социальные последствия. В этой главе мы рассмот-
рим вызовы и обязанности, связанные с применением и развитием этой мощной технологии.
7.1.	Обсуждение проблем прозрачности и предвзятости в NLP
В области обработки естественного языка (NLP) и разработки нейросетевых моделей
возникают серьезные этические и социальные проблемы, связанные с прозрачностью и пред-
взятостью (bias). Давайте рассмотрим эти важные аспекты более подробно:
Прозрачность (Transparency) в NLP:
Прозрачность относится к способности понимания и объяснения, как работают модели
NLP и как они принимают решения. Это важно по следующим причинам:
Доверие и обоснованность (trust and explainability) являются важными аспектами в разра-
ботке и применении систем и моделей искусственного интеллекта (ИИ), включая модели обра-
ботки естественного языка (NLP). Ниже представлено подробное объяснение этих аспектов:
1.	Доверие (Trust):
Доверие означает, что пользователи и общество имеют веру в то, что система или модель
ИИ работает правильно, эффективно и безопасно. Для систем NLP доверие включает в себя
следующие аспекты:
-	Надежность: Пользователи должны верить, что система предоставляет точные и надеж-
ные результаты. Например, при использовании вопросно-ответных систем (QA), пользователи
ожидают получить правильные и релевантные ответы на свои вопросы.
-	Безопасность: Доверие также связано с обеспечением безопасности данных и конфи-
денциальности информации. Пользователи ожидают, что их личные данные будут обработаны
с учетом приватности.
-	Ответственность:Организации и разработчики моделей NLP должны быть ответствен-
ными за последствия использования своих систем. Это включает в себя меры для предотвра-
щения негативных последствий, таких как дискриминация или распространение дезинформа-
ции.
2.	Обоснованность (Explainability):
Обоснованность связана с тем, насколько система ИИ может объяснить свои решения и
действия. Это важно по следующим причинам:
-	Понимание решений: Пользователи и общество хотят понимать, почему система при-
няла определенное решение. В случае моделей NLP, обоснованность может помочь пользова-
телю понять, как был получен определенный ответ на его вопрос.
-	Диагностика ошибок:Если система совершила ошибку или дала некорректный ответ,
обоснованность может помочь выявить, в каком именно месте произошла ошибка и почему.
-	Прозрачность алгоритмов Обоснованность также важна для обеспечения прозрачности
алгоритмов и методов, используемых в моделях NLP. Это помогает исследователям и обществу
оценить, насколько эти методы справедливы и этичны.
Для достижения доверия и обоснованности в системах NLP исследователи и инже-
неры работают над разработкой методов объяснения принятых решений (например, методов
аттенции в моделях трансформера) и созданием инструментов для визуализации работы моде-
129
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
лей. Эти усилия направлены на улучшение понимания того, как работают модели и каким обра-
зом они приходят к своим выводам.
Диагностика ошибок в контексте систем обработки естественного языка (NLP) означает
способность идентифицировать и понимать, когда и почему модель или система допускают
ошибки в своей работе. Это важный аспект разработки и эксплуатации NLP-систем, и про-
зрачные модели играют ключевую роль в обнаружении и устранении ошибок. Давайте подроб-
нее рассмотрим этот аспект:
1.	Обнаружение ошибок:
-	Прозрачные модели обеспечивают более ясное представление о том, как они прини-
мают решения и какие факторы они учитывают при обработке текста. Это позволяет разра-
ботчикам и исследователям выявлять ситуации, когда модель дает неверные ответы или при-
нимает нежелательные решения.
-	Обнаружение ошибок может быть основано на анализе результатов работы модели.
Например, если модель возвращает некорректные ответы на конкретные вопросы или делает
систематические предсказания, которые не соответствуют действительности, это может сигна-
лизировать о наличии ошибок.
-	Также важно собирать обратную связь от пользователей, чтобы выявлять ситуации,
когда модель дала неверный ответ или вызвала недовольство.
2.	Исправление ошибок:
-	Как только ошибки обнаружены, прозрачные модели могут помочь их понять и опре-
делить, как их исправить. Это может включать в себя анализ аттенции (внимания), весов и
входных данных, чтобы определить, какие элементы текста привели к ошибке.
-	Исправление ошибок может потребовать переобучения модели с учетом обнаруженных
проблем. Это может включать в себя коррекцию весов или дополнительное обучение на спе-
циализированных данных.
-	Постоянное мониторинг и обновление модели важно для обеспечения высокого каче-
ства работы системы NLP и предотвращения повторения ошибок.
3.	Улучшение качества систем NLP:
-	Диагностика ошибок и их исправление не только помогают устранить проблемы, но и
способствуют постоянному улучшению качества систем NLP.
-	Собранный опыт в обнаружении и устранении ошибок может быть использован для
настройки и улучшения моделей, а также для создания более надежных и точных систем.
В целом, прозрачные модели и методы объяснения работают согласно принципу "види-
мость ошибок". Они делают работу моделей более понятной и доступной для анализа, что
позволяет эффективно обнаруживать, понимать и устранять ошибки. Это особенно важно в
контексте систем NLP, которые имеют широкое применение и взаимодействуют с разнообраз-
ными данными и запросами пользователей.
Законодательство и регулирование в области систем обработки естественного языка
(NLP) становятся все более важными, поскольку эти системы используются в различных секто-
рах, включая здравоохранение, финансы, право и другие. Прозрачность и объяснимость моде-
лей NLP становятся ключевыми аспектами соблюдения законов и нормативных актов. Вот
подробнее об этом:
1.	Законодательство и требования к прозрачности:
-	Здравоохранение: В здравоохранении системы NLP могут использоваться для диагно-
стики, прогнозирования заболеваний и медицинской документации. Законодательство и нор-
мативы могут потребовать, чтобы модели NLP были прозрачными, чтобы врачи и пациенты
могли понимать, как был получен диагноз или прогноз.
-	Финансы: В финансовой сфере NLP используется для анализа данных, прогнозиро-
вания рынков и принятия финансовых решений. Регулирующие органы могут потребовать,
130
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
чтобы модели NLP, применяемые в финансовых услугах, были прозрачными и объяснимыми,
чтобы обеспечить соблюдение норм и предотвратить мошенничество.
-	Право: В сфере права NLP может использоваться для автоматизации процессов ана-
лиза юридических документов и поиска информации. Законодательство и правовые норма-
тивы могут требовать, чтобы системы NLP были способны объяснять, как они пришли к опре-
деленным выводам и решениям.
2.	Обязательства по соблюдению законов:
-	Организации и разработчики систем NLP могут нести юридическую ответственность
за соблюдение законов и нормативов, связанных с прозрачностью и объяснимостью.
-	Прозрачность и объяснимость могут также играть роль в соблюдении законов о защите
данных и конфиденциальности. Обработка и анализ личных данных с использованием NLP
должна быть согласована с соответствующими нормами (например, GDPR в Европейском
Союзе).
3.	Аудит и контроль:
-	Регулирующие органы и независимые аудиторы могут проводить проверки и аудиты
систем NLP, чтобы убедиться в их соответствии законодательству и нормативам.
-	В некоторых случаях может потребоваться документация и объяснение методов,
используемых в моделях NLP, чтобы продемонстрировать их соблюдение нормативам.
Общественный и юридический интерес к прозрачности и объяснимости в системах NLP
продолжает расти, и разработчики и организации должны уделять этому особое внимание при
разработке и внедрении таких систем, особенно в секторах, где требования к соблюдению зако-
нов и нормативов строги.
Прозрачность может быть достигнута через методы, такие как визуализация, мониторинг
работы моделей, исследование весов и факторов, а также разработку алгоритмов объяснения
принятых решений.
Предвзятость (Bias) в NLP:
Предвзятость относится к систематическим искажениям или неравноправному отноше-
нию, которые могут быть присутствующими в данных или алгоритмах. Она может привести
к несправедливому и дискриминирующему воздействию систем NLP. Проблемы с предвзято-
стью включают в себя:
Предвзятость в данных (data bias) является серьезной проблемой в области обработки
естественного языка (NLP) и машинного обучения (ML). Она возникает, когда данные, исполь-
зуемые для обучения модели, содержат систематические искажения или неравноправное отно-
шение к определенным группам, таким как пол, раса, возраст, гендер, религия и другие харак-
теристики. Рассмотрим подробнее о влиянии предвзятости в данных:
1.	Наследование предвзятости:
- Если данные, на которых обучается модель, содержат предвзятость, то модель может
наследовать эту предвзятость и делать решения, которые искажены или дискриминирующие по
отношению к определенным группам. Например, модель, обученная на искаженных данных,
может давать неравноправные рекомендации или делать стереотипные выводы.
2.	Дискриминация и неравноправие:
- Предвзятость в данных может привести к дискриминации и неравноправию в систе-
мах NLP. Это может включать в себя дискриминацию на основе расы, пола или других харак-
теристик. Например, при автоматизированном анализе резюме, модель может неравноправно
относиться к кандидатам разных групп.
3.	Подрыв справедливости:
- Предвзятость данных может подрывать справедливость и честность в решениях, при-
нимаемых на основе модели. Это может оказывать негативное воздействие на индивидов и
группы, а также усиливать существующие социальные неравенства.
131
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
4.	Повышение уровня предвзятости:
- Если модель обучается на предвзятых данных, она может усиливать предвзятость при
работе с новыми данными. Это может создавать циклический эффект, при котором предвзя-
тость усиливается с каждым новым циклом обучения.
5.	Прозрачность и аудит данных:
- Для борьбы с предвзятостью в данных важно проводить аудит данных и оценку их про-
зрачности. Это может включать в себя анализ сбора данных, методов исключения предвзято-
сти и коррекции данных.
6.	Снижение предвзятости:
-	Методы снижения предвзятости включают в себя балансирование выборки данных,
внесение корректировок в алгоритмы обучения и разработку моделей, учитывающих множе-
ство характеристик без допущения предвзятости.
Борьба с предвзятостью в данных и моделях NLP требует совместных усилий и соблю-
дения этических и законодательных норм. Это важный аспект в обеспечении справедливости
и этичности систем обработки естественного языка.
Предвзятость в алгоритмах: Некоторые алгоритмы могут проявлять предвзятость, если
они не настроены или не сбалансированы правильно.
Социокультурная предвзятость: Алгоритмы могут быть предвзяты в соответствии с куль-
турными стереотипами и нормами.
Решение проблемы предвзятости включает в себя аудит данных на наличие предвзятости,
настройку и обучение моделей для снижения предвзятости, а также разработку алгоритмов
для выявления и коррекции предвзятости в режиме реального времени.
Пример кода для борьбы с предвзятостью в данных и моделях NLP может быть связан с
использованием библиотек и методов, которые помогают в обнаружении и смягчении предвзя-
тости. Рассмотрим пример использования библиотеки 'Fairlearn' для обучения с учетом пред-
взятости и оценки влияния предвзятости на модель:
"python
#	Установите библиотеку Fairlearn, если она еще не установлена
#	!pip install fairlearn
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from fairlearn.reductions import ExponentiatedGradient, DemographicParity, EqualizedOdds
#	Загрузка данных
data = pd.read_csv("credit_data.csv")
#	Предварительная обработка данных
X = data.drop(columns=["target"])
у = data ["target"]
#	Разделение данных на обучающий и тестовый наборы
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, у, test_size=0.2, random_state=42)
#	Создание и обучение модели
classifier = DecisionTreeClassifier(max_depth=5)
classifier.fit(X_train, y_train)
#	Оценка базовой модели
baseline_accuracy = classifier.score(X_test, y_test)
print(f"Baseline Accuracy: {baseline_accuracy:.2f}")
#	Использование Fairlearn для снижения предвзятости
132
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
sensitive_features = data["gender"] # Предположим, что "gender" - чувствительная харак-
теристика
#	Создание экземпляра класса ExponentiatedGradient с целью снижения предвзятости
expgrad = ExponentiatedGradient(classifier, DemographicParityO)
expgrad.fit(X_train, y_train, sensitive_features=sensitive_features)
#	Оценка модели с учетом снижения предвзятости
biased_accuracy = expgrad.score(X_test, y_test, sensitive_features=sensitive_features)
print(f"Fairlearn Accuracy: {biased_accuracy:.2f}")
#	Оценка влияния предвзятости на модель
disparity_moment	=	expgrad.calculate_target_moment(X_test,
sensitive_features=sensitive_features)
print(f"Disparity Moment: {disparity_moment:.2f}")
Этот код демонстрирует, как можно использовать библиотеку 'Fairleam' для обуче-
ния модели с учетом предвзятости и оценки влияния предвзятости на результаты модели.
'DemographicParity' является одним из алгоритмов для снижения предвзятости, но существуют
и другие методы и метрики для борьбы с предвзятостью в данных и моделях.
Обсуждение этических и социальных аспектов прозрачности и предвзятости в NLP ста-
новится все более актуальным в контексте широкого использования этих технологий в различ-
ных областях, и требует совместных усилий общества, исследователей и индустрии для разра-
ботки и внедрения соответствующих мер и стандартов.
7.2.	Влияние автоматизации на рабочие
процессы, связанные с обработкой текста
Автоматизация рабочих процессов, связанных с обработкой текста, создает как положи-
тельные, так и негативные социальные и этические вопросы. Ниже представлен обзор этих
аспектов:
Положительные аспекты:
1.	Увеличение производительности: Увеличение производительности в рамках автомати-
зации обработки текста имеет ключевое значение для многих организаций и компаний. Когда
рутинные задачи, такие как ввод данных, классификация документов или анализ больших
объемов текста, выполняются автоматизированными системами, это существенно сокращает
время, необходимое для завершения этих задач. В результате снижаются задержки и ускоря-
ются бизнес-процессы.
Автоматизированные системы способны обрабатывать огромные объемы текстовой
информации в кратчайшие сроки. Это позволяет организациям масштабировать свою деятель-
ность без необходимости увеличивать человеческий персонал, что особенно полезно в сферах,
где требуется быстрый обзор и анализ текстовых данных.
Машины могут обрабатывать текст без человеческих ошибок, что важно для задач, где
высокая точность и однородность результатов критически важны. Например, в медицинских
отчетах или юридических документах.
Задачи обработки текста, которые раньше могли потреблять значительное количество
времени и усилий у сотрудников, теперь могут быть делегированы автоматизированным систе-
мам. Это позволяет сотрудникам сосредотачиваться на более творческих и стратегических
задачах.
Автоматизация может снизить операционные затраты организации, так как машины
работают без простоя и не требуют оплаты труда.
133
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Однако важно отметить, что автоматизация не всегда является универсальным реше-
нием. Не все задачи обработки текста могут быть полностью автоматизированы, и в некото-
рых случаях может потребоваться вмешательство человека для коррекции или интерпретации
результатов. Кроме того, внедрение автоматизации должно сопровождаться мерами по обеспе-
чению безопасности данных и учетом этических аспектов, чтобы избежать негативных послед-
ствий.
2.	Снижение ошибок: Снижение ошибок - одно из значимых преимуществ автоматиза-
ции обработки текста. Машины, работая над этими задачами, не подвержены человеческой
усталости и случайным ошибкам. Это особенно важно в задачах, требующих высокой точно-
сти, таких как анализ данных или создание юридических документов. В отличие от людей,
машины способны выполнять задачи с постоянной и однородной точностью, что снижает риск
ошибок и их потенциальных последствий. Это также может быть критически важным в сфе-
рах, где даже небольшая ошибка может привести к серьезным финансовым или юридическим
последствиям.
3.	Автоматическая обработка больших объемов данных: Автоматическая обработка
больших объемов данных представляет собой способность машин обрабатывать огромные
массивы текстовой информации. Это имеет следующие преимущества: скорость обработки,
объем данных, точность анализа, поиск трендов и паттернов, масштабируемость и фильтрация
информации. Машины анализируют текст быстрее, чем человек, что важно в быстро меняю-
щейся информационной среде. Большие объемы текстовой информации, такие как социаль-
ные медиа или клиентские отзывы, могут быть обработаны для анализа. Машины проводят
анализ текстовой информации с высокой точностью и последовательностью, выявляя тренды и
корреляции в текстовых данных. Они также могут масштабировать анализ данных при необ-
ходимости и фильтровать и категоризировать текст, помогая пользователям находить нужные
данные. Однако для успешной обработки данных необходимо правильно настроить и обучить
систему, а также обеспечить качественный исходный текстовый материал.
4.	Улучшение доступности: Улучшение доступности - еще одно важное преимущество
автоматизации обработки текста. Автоматические системы обработки текста способны сделать
информацию более доступной, выполняя следующие функции:
-	Перевод текстов на разные языки: Это позволяет преодолеть языковые барьеры и обес-
печить доступ к информации на разных языках, что особенно важно в мировом масштабе.
-	Предоставление инструментов для работы с текстами: Автоматизированные системы
могут предоставлять инструменты для адаптации текстов и облегчения их восприятия лицам
с ограниченными возможностями. Например, они могут предоставлять аудио-версии текстов
для лиц со слабым зрением или инструменты для улучшения доступности для лиц с наруше-
ниями слуха.
Это улучшает доступность информации для более широкой аудитории, способствуя
инклюзивности и обеспечивая равные возможности для всех, независимо от их языковых или
физических особенностей.
Негативные аспекты:
1.	Угроза рабочим местам: Угроза рабочим местам в результате автоматизации про-
цессов обработки текста представляет собой важный аспект, который вызывает обеспокоен-
ность среди работников и экономистов. Внедрение автоматизированных систем обработки
текста может привести к уменьшению необходимости в человеческих сотрудниках, которые
раньше занимались этой работой. Это может привести к сокращению рабочих мест и измене-
нию характера задач, которые выполняются человеком. Некоторые специализированные про-
фессии, такие как редакторы, переводчики и аналитики, могут быть наиболее уязвимыми
перед автоматизацией, так как они ранее предоставляли ценные человеческие аналитические
навыки.
134
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Для смягчения этой угрозы важно предоставить работникам возможности для обучения
и переквалификации, чтобы они могли перейти к более высокооплачиваемым или специализи-
рованным задачам, которые менее подвержены автоматизации. Также следует учитывать эко-
номические и социальные последствия потери рабочих мест, такие как рост безработицы и
ухудшение экономической неравенности. В этом контексте могут потребоваться социальные
программы и политические меры для смягчения негативных последствий автоматизации на
рынке труда.
2.	Проблемы конфиденциальности и безопасности: Проблемы конфиденциальности и
безопасности представляют серьезное социальное и этическое заблуждение в контексте авто-
матизации обработки текстов. Обработка текстов может включать в себя информацию, кото-
рая является конфиденциальной или содержит личные данные, такие как медицинские записи,
финансовые данные, персональные сообщения и т. д. Автоматизация в этой области подразу-
мевает сбор, передачу и обработку таких данных с использованием машинных алгоритмов и
нейросетей, что повышает риски утечки информации и нарушения конфиденциальности. Это
может включать несанкционированный доступ к данным, хранение данных на серверах или в
облаке с соответствующими рисками, необходимость анонимизации и де-идентификации дан-
ных, соблюдение законодательства и этических норм, а также управление угрозами кибербез-
опасности. Управление этими проблемами требует строгих мер безопасности и шифрования
данных, а также соблюдения законодательных и этических требований для защиты конфиден-
циальности данных при автоматизированной обработке текстов.
3.	Смещение значимости задач: Это еще одна важная проблема, связанная с автомати-
зацией обработки текста. Когда рутинные задачи, такие как редакция текстов или анализ дан-
ных, автоматизируются, они могут начать восприниматься как менее ценные с точки зрения
организации. Это может иметь несколько отрицательных последствий.
Сотрудники, ранее занимавшиеся этими задачами, могут почувствовать, что их вклад
стал менее важным, что может снизить их рабочее удовлетворение и мотивацию. Автомати-
зация также может затруднить профессиональное развитие сотрудников, занимающихся обра-
боткой текста, и повлиять на общую культуру организации.
Для управления этой проблемой организации могут рассмотреть следующие шаги:
предоставление сотрудникам возможности для обучения новым навыкам и переквалифика-
ции, подчеркивание ценности человеческого вклада и вовлечение сотрудников в процесс внед-
рения автоматизации, чтобы сохранить их мотивацию и профессиональное развитие.
4.	Биас в данных: Следующий важный аспект, который следует учитывать при рассмот-
рении автоматической обработки текста. Если системы обработки текста обучаются на данных,
которые содержат предвзятость или искажения, это может иметь серьезные этические и прак-
тические последствия. Это включает в себя распространение предвзятости в решениях и выво-
дах систем, что может усугубить проблемы социальной справедливости. Такие системы могут
дискриминировать определенные группы или искажать результаты анализа. Это также подры-
вает доверие к автоматизированным системам и вызывает вопросы о прозрачности, ответствен-
ности и соблюдении этических стандартов в обработке текстовых данных. Для решения этой
проблемы важно обучать алгоритмы на разнообразных и репрезентативных данных и приме-
нять меры по обнаружению и устранению биаса в системах обработки текста.
5.	Зависимость от технологии: Зависимость от технологии - это еще одно важное соци-
альное и организационное обстоятельство, связанное с автоматизацией обработки текста.
Когда компании и организации слишком сильно зависят от автоматизированных систем обра-
ботки текста, это может иметь несколько потенциальных негативных последствий:
Утеря навыков: Если сотрудники большую часть времени полагаются на автоматизацию,
они могут потерять навыки и опыт в выполнении задач вручную. Это может осложнить ситуа-
цию, если внезапно возникнут проблемы или сбои в автоматизированных системах.
135
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Зависимость от стабильности технологии: Системы автоматической обработки текста
требуют стабильности и надежности технологии. Если возникнут технические сбои, атаки
хакеров или другие проблемы, это может сильно повлиять на способность организации выпол-
нять свои задачи.
Рост затрат на обслуживание и обновление: Зависимость от технологии также может
увеличивать затраты на обслуживание и обновление автоматизированных систем. Компании
могут быть вынуждены постоянно инвестировать в современные технологии, чтобы поддержи-
вать свою операционную способность.
Потеря гибкости: Когда организации полностью опираются на автоматизированные
системы, они могут терять гибкость и способность быстро адаптироваться к изменяющимся
обстоятельствам или потребностям рынка.
Риски безопасности: Зависимость от технологии также увеличивает риски безопасности,
так как системы обработки текста могут стать целью кибератак и взломов.
Чтобы справиться с этими проблемами, организации могут принимать следующие меры:
-	Поддерживать баланс между автоматизацией и ручной обработкой, чтобы сотрудники
сохраняли навыки и гибкость.
-	Инвестировать в безопасность и надежность технологических решений, чтобы мини-
мизировать риски сбоев и кибератак.
-	Регулярно обновлять и модернизировать автоматизированные системы, чтобы они
оставались актуальными и эффективными.
-	Разрабатывать планы для чрезвычайных ситуаций и тренировать сотрудников на случай
отказа автоматизированных систем.
Эти меры могут помочь организациям снизить риски, связанные с зависимостью от тех-
нологии в области обработки текста.
Управление этими этическими и социальными аспектами требует баланса между исполь-
зованием автоматизации для улучшения эффективности и обеспечения социальной ответ-
ственности в обработке текстовой информации. Это также подчеркивает важность прозрачно-
сти, этических норм и регулирования в развитии и применении систем обработки текста на
основе нейросетей и NLP.
7.3.	Подходы к созданию более справедливых и
этичных систем обработки естественного языка
Создание более справедливых и этичных систем обработки естественного языка (NLP)
является важной задачей, учитывая потенциальные этические и социальные проблемы, свя-
занные с автоматизированной обработкой текста. Существуют различные подходы к достиже-
нию этой цели:
1.	Разнообразные и честные данные: Обеспечение разнообразия и честности в данных,
используемых для обучения систем обработки естественного языка (NLP), имеет критическое
значение для создания справедливых и этичных NLP-систем. Это означает, что данные, на
которых обучаются NLP-системы, должны представлять разные культуры, языки, этнические
группы, пол и возраст, а также различные социокультурные контексты. Это разнообразие дан-
ных помогает избежать предвзятости и искажений, которые могут возникнуть, если данные
слишком ограничены или однородны.
Сбор данных, которые отражают разнообразие общества, предотвращает предвзятость в
системах NLP и помогает им создавать более сбалансированные и объективные результаты.
Этот подход также способствует борьбе с искажениями, которые могут возникнуть из-за оши-
бок или недостоверных источников данных.
136
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Кроме того, разнообразие данных помогает системам NLP учитывать разные точки зре-
ния и мнения, что важно для предоставления более объективных результатов. Это также спо-
собствует созданию более инклюзивных систем, которые могут обслуживать широкий спектр
пользователей с разными потребностями и характеристиками.
Важно подчеркнуть, что обеспечение разнообразия данных - это только один из шагов на
пути к созданию более справедливых и этичных систем обработки текста. Этот подход должен
сопровождаться другими мерами, такими как аудит и устранение биаса, прозрачность и учет
этических аспектов в разработке и использовании систем NLP.
2.	Аудит и устранение биаса: Аудит и устранение биаса - это ключевой аспект в созда-
нии справедливых и этичных систем обработки естественного языка (NLP). Первым шагом
в устранении биаса является проведение аудита данных и алгоритмов, что включает анализ
данных, использованных для обучения системы, и алгоритмов, используемых для обработки
текста. Аудит помогает выявить предвзятости и искажения, которые могли возникнуть из-за
неправильных данных или алгоритмических решений.
Выявление биаса может включать в себя различные формы, такие как гендерный, расо-
вый или этнический биас. Он может проявляться в неравноправном обращении с определен-
ными группами или в некорректных выводах системы. После выявления биаса, необходимо
предпринимать меры для его устранения, такие как изменение параметров в алгоритмах, филь-
трация данных, исключение предвзятых источников информации и создание механизмов кор-
рекции результатов.
Устранение биаса направлено на обеспечение честности и равноправия в обработке тек-
стовой информации, чтобы системы NLP не дискриминировали определенные группы поль-
зователей и не создавали предвзятые или несправедливые выводы. Этот процесс также должен
быть прозрачным и аудитабельным, чтобы его можно было проверить независимо. Обучение
сотрудников и разработчиков об устранении биаса также важно для создания более сознатель-
ных и этичных систем обработки текста.
3.	Прозрачность и интерпретируемость: Прозрачность и интерпретируемость в системах
обработки естественного языка (NLP) играют важную роль в обеспечении их этичности и спра-
ведливости. Рассмотрим подробное описание этого аспекта:
Прозрачность означает, что архитектура, методы и процессы работы систем NLP должны
быть ясными и понятными для разработчиков, пользователей и других заинтересованных сто-
рон. Когда системы NLP работают внутри "черного ящика", когда нельзя понять, как они при-
нимают решения, это может привести к недовольству и недоверию.
Интерпретируемость относится к возможности объяснения решений, принимаемых
системой NLP. Это означает, что системы должны быть способными обосновывать, почему
они делают определенные выводы или предоставляют определенные рекомендации. Объясне-
ния могут быть важными не только для пользователей, но и для проверки и аудита системы
на предмет биаса или ошибок.
Важность прозрачности и интерпретируемости заключается в нескольких аспектах:
-	Выявление предвзятости: Прозрачные системы позволяют легче обнаруживать пред-
взятость или искажения в решениях. Если система дает предвзятые результаты, это может быть
более быстро выявлено и устранено, когда ее функционирование понятно.
-	Доверие пользователей: Пользователи больше доверяют системам, которые они пони-
мают. Если они могут видеть, как система пришла к определенным выводам, они более
склонны принимать эти выводы.
-	Соблюдение этичных норм: Интерпретируемость и прозрачность помогают системам
соблюдать этичные нормы. Это позволяет избегать автоматизированных действий, которые
могли бы нарушить правила или нормы.
137
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
-	Легализация и регулирование: Прозрачность и интерпретируемость могут быть важ-
ными факторами для соблюдения законодательных норм и регулирования в некоторых обла-
стях, таких как финансы и здравоохранение.
Обеспечение прозрачности и интерпретируемости в системах NLP - это вызов, но это
важная составляющая создания этичных и справедливых систем обработки текста. Оно спо-
собствует более эффективному контролю и управлению системами, а также обеспечивает дове-
рие пользователей и соблюдение высоких стандартов этики.
4.	Участие экспертов и общества: Вовлечение экспертов и представителей общества в
разработку и оценку систем обработки текста играет важную роль в обеспечении их этично-
сти и социальной ответственности. Эксперты в области этики и социальных наук могут про-
водить этические оценки, выявляя потенциальные негативные последствия, дискриминацию и
нарушения прав потребителей, что позволяет разработчикам принимать более обоснованные
решения и корректировать системы.
Организация обсуждений и консультаций с экспертами и общественными представите-
лями позволяет учесть разнообразные точки зрения и интересы, а также определить воздей-
ствие систем обработки текста на различные социокультурные группы. Независимые эксперты
могут проводить аудит и оценку систем, выявляя потенциальные проблемы и предвзятость,
что способствует их улучшению.
Включение обратной связи и мнения общества также важно, позволяя компаниям и орга-
низациям адаптировать системы под ожидания и требования пользователей. Это способствует
созданию более справедливых и прозрачных систем обработки текста, которые лучше учиты-
вают интересы различных групп и общества в целом.
Участие экспертов и общества содействует созданию более ответственных и этичных
систем обработки текста, сбалансированных между интересами разработчиков и обществен-
ными ожиданиями, что способствует развитию технологий, максимально полезных и беспри-
страстных для широкой аудитории.
5.	Регулирование и законодательство: Государственное регулирование и законодатель-
ство играют важную роль в обеспечении справедливости и этичности систем обработки есте-
ственного языка (NLP). Это включает в себя создание нормативных актов и стандартов, кото-
рые регулируют обработку текстовых данных и использование NLP в различных областях.
Законодательство может содержать положения, направленные на защиту прав потреби-
телей и предотвращение дискриминации или нарушения их конфиденциальности в контексте
использования систем NLP. Оно также может включать этические рамки и ограничения для
применения NLP в определенных областях, что помогает поддерживать высокие стандарты
этики и предотвращать злоупотребление технологией.
Законодательство создает основу для установления ответственности и соблюдения в
сфере систем NLP. Организации, занимающиеся разработкой и использованием таких систем,
могут быть подвержены правовой ответственности в случае нарушения норм и стандартов.
Государственные органы также могут разрабатывать специфические нормы и правила регули-
рования для использования NLP в различных отраслях, учитывая особенности каждой обла-
сти и обеспечивая соблюдение соответствующих стандартов.
В целом, государственное регулирование и законодательство способствуют созданию
надежных норм и рамок для развития и применения систем NLP, что обеспечивает их справед-
ливость, этичность и социальную ответственность. Эти меры помогают балансировать между
инновациями и защитой интересов общества, способствуя устойчивому развитию технологий
обработки текста.
6.	Обучение и образование: Обучение и образование в области этики и справедливости
систем обработки естественного языка (NLP) играют важную роль в развитии более этичных и
ответственных подходов к NLP. Это включает в себя понимание этических норм, предотвра-
138
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
щение предвзятости, развитие навыков создания прозрачных моделей, рассмотрение этиче-
ских кейсов и формирование сознательных разработчиков. Эти усилия способствуют созданию
систем NLP, которые соответствуют высоким стандартам этики и справедливости, и способ-
ствуют устойчивому развитию этой технологии.
7.	Сотрудничество и обмен знанием: Сотрудничество и обмен знаниями в области обра-
ботки естественного языка (NLP) имеют важное значение для создания справедливых и этич-
ных систем. Разработчики и исследователи NLP могут делиться опытом, лучшими практиками
и методами, что способствует разработке стандартов и рекомендаций по этике и справедли-
вости в этой области. Это также помогает участникам сообщества извлекать уроки из опыта
друг друга, разрабатывать образовательные ресурсы и решать этические и социальные про-
блемы, связанные с NLP. Совместные усилия способствуют созданию инновационных и этич-
ных решений, что важно для устойчивого развития этой технологии.
Обеспечение справедливости и этичности систем обработки текста - это сложная задача,
но она имеет большое значение для обеспечения более справедливого и беспристрастного
использования NLP в различных областях, от медицины и образования до финансов и право-
применения.
139
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Глава 8: Будущее NLP и нейросетей
8.1.	Текущие тенденции и перспективы развития NLP
Текущие тенденции и перспективы развития обработки естественного языка (NLP) пред-
ставляют собой увлекательную область, которая формирует будущее этой технологии. Давайте
рассмотрим несколько ключевых аспектов:
Глубокое обучение и нейросети - это одни из самых значимых исследовательских
направлений в области обработки естественного языка (NLP) в последние десятилетия. Они
революционизировали способы, которыми мы анализируем и взаимодействуем с текстовой
информацией. Давайте более подробно рассмотрим, почему глубокое обучение и нейронные
сети стали столь важными в NLP.
Глубокое обучение - это подраздел машинного обучения, который сосредотачивается на
обучении нейронных сетей с большим количеством слоев (глубокими сетями) для выполне-
ния сложных задач. В NLP глубокое обучение нашло широкое применение благодаря своей
способности анализировать и обрабатывать текстовые данные в более глубоком смысле. Глу-
бокие нейронные сети могут автоматически извлекать признаки из текста, обучаясь на боль-
ших объемах данных, что делает их более мощными и точными в сравнении с традиционными
методами.
Нейросети, используемые в NLP, включают различные архитектуры, такие как рекур-
рентные нейронные сети (RNN), сверточные нейронные сети (CNN) и трансформеры. Транс-
формеры, например, стали особенно популярными благодаря своей способности эффективно
обрабатывать длинные тексты и достигать выдающихся результатов в задачах машинного пере-
вода и анализа тональности.
Одной из ключевых областей, где глубокое обучение и нейронные сети проявили себя,
является машинный перевод. С использованием трансформеров, таких как модель GPT
(Generative Pre-trained Transformer), удалось создать мощные системы, способные перево-
дить тексты с высокой точностью между различными языками. Эти системы основываются на
огромных корпусах параллельных текстов и способны улавливать сложные языковые особен-
ности.
Кроме того, глубокое обучение и нейросети применяются для анализа тональности текста
и семантического анализа. Они позволяют автоматически определять эмоциональную окраску
текста, выявлять ключевые слова и фразы, а также анализировать семантические связи между
словами и предложениями. Это имеет широкий спектр применений, включая мониторинг
социальных медиа, анализ отзывов и многие другие области.
Глубокое обучение и нейронные сети преобразовали обработку текста и сделали ее более
точной и мощной. Они являются основой для создания современных NLP-систем, которые
способны решать сложные задачи, такие как машинный перевод, анализ тональности и семан-
тический анализ с выдающейся производительностью. С учетом постоянного развития этой
области, можно ожидать еще более захватывающих и инновационных приложений глубокого
обучения и нейросетей в будущем.
2.	Мультиязычность и многоязыковые модели:
Мультиязычность и многоязыковые модели представляют собой одно из самых актуаль-
ных и важных направлений в развитии обработки естественного языка (NLP). С появлением
многоязыковых моделей, таких как GPT-3, NLP системы перешли на новый уровень универ-
сальности и доступности для мировой аудитории. Давайте рассмотрим, почему это так важно.
140
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Универсальность: Многоязыковые модели предоставляют возможность обрабатывать
тексты на разных языках с помощью одной и той же модели. Это означает, что разработчики
и исследователи могут создавать универсальные NLP системы, способные работать с множе-
ством языков без необходимости создания отдельных моделей для каждого из них. Это значи-
тельно упрощает разработку и развертывание многоязычных приложений.
Сокращение затрат: Разработка и обучение NLP моделей требуют значительных затрат
времени и ресурсов. Многоязыковые модели позволяют экономить ресурсы, так как одна
модель может быть использована для обработки текстов на множестве языков. Это особенно
важно для компаний и организаций, которые стремятся расширить свое присутствие на миро-
вом рынке.
Локализация и перевод: Многоязыковые модели могут использоваться для задач лока-
лизации и автоматического перевода контента на разные языки. Это упрощает адаптацию про-
дуктов и информации для разных регионов и культурных контекстов, что важно для глобаль-
ных компаний.
Социальная инклюзия: Многоязыковые модели способствуют более широкому доступу
к информации и технологиям для людей, говорящих на разных языках. Это важно с точки
зрения социальной инклюзии и содействия развитию знаний и образования в разных частях
мира.
Исследования и разработки: Многоязыковые модели открывают новые возможности для
исследований в области лингвистики и межкультурных коммуникаций. Они помогают иссле-
дователям понимать сходства и различия между языками, а также разрабатывать более эффек-
тивные методы машинного обучения для NLP задач.
Мультиязычность и многоязыковые модели играют ключевую роль в развитии NLP и
содействуют созданию более универсальных, доступных и мощных систем для обработки тек-
ста на разных языках. Эти модели способствуют развитию мировой коммуникации, снижению
языковых барьеров и улучшению доступа к информации и технологиям в глобальном мас-
штабе.
3.	Семантическое понимание и контекст:
Семантическое понимание и анализ контекста представляют собой две ключевые компо-
ненты в развитии систем обработки естественного языка (NLP). Эти аспекты играют решаю-
щую роль в том, как NLP системы воспринимают и обрабатывают текст, и в чем заключаются
их важные преимущества:
Семантическое понимание: Семантическое понимание текста включает в себя способ-
ность системы понимать значение слов, фраз и предложений в данном контексте. Это не про-
сто распознавание слов, но и понимание, как они связаны друг с другом и какую смысловую
нагрузку несут. Современные NLP модели, такие как трансформеры, обладают выдающимися
способностями в семантическом анализе. Они могут выявлять синонимы, антонимы, ассоци-
ации и даже неявные связи между словами и фразами, что позволяет им более точно интер-
претировать текст и понимать его смысл.
Анализ контекста: Контекст играет важную роль в понимании текста. То, какое слово
или фраза означает, может меняться в зависимости от контекста, в котором они используются.
Современные NLP модели обладают способностью улавливать этот контекст и адаптироваться
к нему. Это позволяет им правильно интерпретировать двусмысленные выражения и учиты-
вать предыдущие части текста при анализе последующих. Такой контекстуальный анализ поз-
воляет моделям делать более точные и информативные выводы.
Более точные выводы: Семантическое понимание и анализ контекста делают NLP
системы более способными делать точные выводы из текстовой информации. Это особенно
важно для задач, где требуется высокая точность, таких как медицинская диагностика, финан-
141
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
совый анализ или юридическая интерпретация текстов. Благодаря семантическому анализу и
контекстуальной адаптации, системы способны предоставлять более надежные результаты.
Естественное взаимодействие с пользователями: Семантическое понимание и анализ
контекста также содействуют созданию более натурального и эффективного взаимодействия
между человеком и машиной. Когда системы NLP способны понимать и интерпретировать
запросы и команды пользователей в контексте, они могут предоставлять более релевантные и
информативные ответы, что повышает удовлетворение пользователей.
В итоге, развитие семантического понимания и анализа контекста является ключевой
составной частью современной NLP технологии. Эти аспекты позволяют системам NLP рабо-
тать более интеллектуально и эффективно, что способствует более точным выводам и более
естественному взаимодействию с пользователями.
4.	Применение в разных отраслях:
Технологии обработки естественного языка (NLP) находят широкое применение в раз-
личных отраслях, преобразуя способы работы и повышая эффективность процессов в множе-
стве областей:
Здравоохранение: В медицинской сфере NLP используется для анализа и обработки
медицинских данных. Системы NLP способны извлекать информацию из медицинских запи-
сей и историй болезней, что помогает врачам делать более точные диагнозы и улучшать каче-
ство ухода за пациентами.
Финансы: В финансовой отрасли NLP применяется для анализа финансовых данных и
создания финансовых отчетов. Автоматическая обработка новостей и сообщений с финан-
совых рынков помогает быстро реагировать на изменения и принимать более обоснованные
инвестиционные решения.
Образование: NLP используется для улучшения процессов обучения и оценки знаний
студентов. Автоматическая проверка и оценка текстовых заданий позволяет преподавателям
более эффективно оценивать знания студентов.
Клиентский сервис и маркетинг: В этой сфере NLP применяется для анализа отзывов
клиентов и мониторинга социальных медиа. Анализ тональности новостей и отчетов помогает
компаниям понимать общее мнение клиентов и улучшать качество обслуживания.
Право и юриспруденция: NLP помогает адвокатам и юристам в анализе юридических
текстов и документов. Системы NLP автоматически выявляют ключевые положения и анали-
зируют схожие случаи, ускоряя процесс подготовки к судебным процедурам.
Путешествия и туризм: В данной сфере NLP используется для создания интеллектуаль-
ных систем бронирования и поддержки клиентов. Он способствует анализу отзывов о местах
назначения и автоматическому переводу, делая путешествия более доступными и комфорт-
ными.
В итоге, технологии NLP играют ключевую роль в улучшении процессов анализа данных,
коммуникации и принятия решений в разных областях. Это приводит к повышению точности,
эффективности и доступности различных аспектов нашей повседневной жизни и профессио-
нальной деятельности.
5.	Этические и социальные вопросы:
Развитие области обработки естественного языка (NLP) приводит к важным социальным
и этическим вопросам, которые требуют серьезного внимания и рассмотрения. Вот некоторые
из ключевых аспектов, с которыми сталкивается развивающееся NLP:
Предвзятость в данных: Модели NLP могут быть обучены на наборах данных, кото-
рые содержат предвзятость, дискриминацию или стереотипы. Это может привести к тому, что
модели будут воспроизводить негативные стереотипы и предвзятость при обработке текста.
Работа по устранению этой предвзятости и созданию более справедливых и нейтральных моде-
лей становится критически важной.
142
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Конфиденциальность и безопасность данных: Использование NLP может вызвать
вопросы о конфиденциальности данных, особенно в медицинской и юридической областях.
Обработка и хранение текстовой информации требует надежных мер безопасности, чтобы
предотвратить утечки или злоупотребления данными.
Влияние на рабочие процессы: Внедрение NLP в рабочие процессы может вызвать
вопросы о замещении человеческого труда автоматизированными системами. Это может иметь
важные социальные и экономические последствия, такие как потеря рабочих мест и необхо-
димость переподготовки персонала.
Авторское право и плагиат: Использование NLP для создания и генерации текстов вызы-
вает вопросы об авторском праве и плагиате. Как определить, кто является автором текста,
созданного машиной, и как защитить права авторов в этом контексте?
Этика использования: NLP может быть использован для создания фейковых новостей,
манипуляции общественным мнением и других негативных целей. Это поднимает вопросы об
этике использования NLP технологий и необходимости разработки этических стандартов.
Доступность и барьеры: Вопросы доступности к NLP технологиям также важны. Как
обеспечить, чтобы эти технологии были доступны широкому кругу пользователей и не усугу-
били неравенство?
Работа над решением этих этических и социальных вопросов становится неотъемлемой
частью развития NLP. Необходимо устанавливать нормы и стандарты, проводить обсуждения
и сотрудничать с экспертами и обществом в целом, чтобы обеспечить эффективное и ответ-
ственное использование NLP технологий и минимизировать их негативные воздействия.
6.	Улучшение доступности:
NLP технологии играют важную роль в улучшении доступности информации и обеспе-
чении более открытой и глобальной коммуникации. Машинный перевод, одно из ключевых
приложений NLP, позволяет переводить тексты между разными языками, что делает инфор-
мацию более доступной для разных культур и языковых групп. Это не только упрощает ком-
муникацию между людьми, говорящими на разных языках, но и делает информацию, доступ-
ную на разных языках, доступной для глобальной аудитории.
Кроме того, NLP технологии позволяют автоматически анализировать и обрабатывать
текстовую информацию. Это улучшает доступность данных и делает их более доступными для
анализа и принятия решений в различных сферах, включая бизнес, науку и право. Благодаря
автоматизации обработки текстовых данных, значительно сокращается время и усилия, необ-
ходимые для извлечения полезной информации.
NLP также способствует межкультурному взаимодействию и пониманию. Системы
машинного перевода и интерпретации текста помогают различным культурам и обществам
легче обмениваться знаниями и опытом, что способствует культурному разнообразию и взаи-
мопониманию.
Кроме того, NLP может улучшить доступность образования. Автоматизированные
системы проверки и оценки текстовых заданий позволяют учителям более эффективно оцени-
вать работы студентов, что способствует качеству образовательного процесса.
Улучшение доступности информации является одним из важных аспектов развития NLP
технологий, который содействует сокращению барьеров в коммуникации, обогащению обмена
знаниями и способствует более открытому и глобальному общению между людьми, независимо
от их языка и культуры.
7.	Автоматизация рабочих процессов:
Автоматизация рабочих процессов - одно из значимых преимуществ обработки есте-
ственного языка (NLP), которое привносит эффективность и снижает затраты в различных
сферах бизнеса и других областях. NLP технологии трансформируют способы, которыми ком-
143
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
пании и организации выполняют свои задачи и процессы. Вот, как NLP способствует автома-
тизации рабочих процессов и какие преимущества это приносит:
Автоматизированный анализ текста: NLP позволяет компаниям автоматически анали-
зировать большие объемы текстовых данных, включая отзывы клиентов, социальные медиа,
новостные статьи и многое другое. Это полезно для выявления тенденций, мониторинга бренда
и анализа рынка без необходимости ручного сортирования и анализа текстов.
Автоматическая обработка запросов клиентов: В сфере клиентского обслуживания NLP
может автоматизировать обработку запросов клиентов. Чат-боты и виртуальные ассистенты
способны отвечать на часто задаваемые вопросы, оказывать поддержку и направлять запросы
на правильные отделы, что снижает нагрузку на службы поддержки и улучшает опыт клиентов.
Обработка и анализ юридических текстов: В сфере права NLP помогает адвокатам и
юристам анализировать договоры, судебные решения и другие юридические тексты. Это уско-
ряет процессы подготовки к судебным процедурам и позволяет выявлять ключевые положения
и факты.
Автоматическая генерация контента: NLP может использоваться для автоматической
генерации текстового контента, включая новостные статьи, описания продуктов и даже лите-
ратурные произведения. Это снижает затраты на создание контента и может быть полезно для
контент-маркетинга.
Мониторинг социальных медиа: NLP анализирует социальные медиа для выявления
обсуждаемых тем и тональности комментариев. Это позволяет компаниям быстро реагировать
на изменения в общественном мнении и реализовывать стратегии маркетинга и репутации.
Автоматическая обработка медицинских данных: В здравоохранении NLP используется
для обработки и анализа медицинских записей и данных, что помогает врачам и исследовате-
лям делать более точные диагнозы и решения в уходе за пациентами.
Улучшение процессов обучения: В образовательной сфере NLP автоматизирует про-
верку и оценку текстовых заданий, что упрощает работу преподавателей и позволяет студен-
там быстрее получать обратную связь.
Автоматизация рабочих процессов с помощью NLP технологий не только повышает
эффективность, но и снижает операционные затраты. Она также позволяет персоналу сосре-
дотачиваться на более стратегических задачах, в то время как рутинные задачи выполняются
автоматически.
NLP продолжает развиваться и интегрироваться в разные аспекты нашей жизни. Эта
область технологий остается динамичной, и ее будущее связано с постоянными инновациями,
улучшением этических стандартов и расширением возможностей для взаимодействия между
человеком и машиной.
8.2.	Роль нейросетей в автоматизированных ассистентах,
персонализированных рекомендациях и интерактивных интерфейсах
Роль нейросетей в автоматизированных ассистентах, персонализированных рекоменда-
циях и интерактивных интерфейсах несомненно огромна и продолжает расти с развитием NLP
и машинного обучения. Давайте подробнее рассмотрим, как нейросети влияют на каждый из
этих аспектов:
1.	Автоматизированные ассистенты:
-	Нейросетевые диалоговые системы: Нейросетевые диалоговые системы играют клю-
чевую роль в развитии автоматизированных ассистентов, таких как Siri, Google Assistant и
Amazon Alexa, а также в других областях. Эти системы спроектированы для точного и надеж-
ного понимания как речи, так и текста, которые вводит пользователь. Их основой являются
сложные алгоритмы и модели глубокого обучения, позволяющие системам анализировать
144
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
смысл и контекст сообщений, что делает их более умными и адаптивными в общении с поль-
зователями.
Что делает нейросетевые диалоговые системы особенно ценными:
-	Естественные и контекстуальные ответы. Они способны генерировать естественные и
контекстуальные ответы, учитывая контекст диалога. Это делает взаимодействие более нату-
ральным и полезным.
-	Адаптивность и обучение. Системы могут улучшать свою производительность с тече-
нием времени благодаря обучению на больших объемах данных. Это позволяет им адаптиро-
ваться к предпочтениям и стилю общения каждого пользователя, что делает опыт персонали-
зированным.
-	Мультиязычность. Многие из них поддерживают несколько языков, что снижает язы-
ковые барьеры в коммуникации и делает их доступными для глобальной аудитории.
-	Интеграция с другими приложениями и сервисами. Эти системы могут интегриро-
ваться с другими приложениями и сервисами, делая их многофункциональными и полезными.
-	Безопасность и конфиденциальность. Они строго следят за защитой личной информа-
ции пользователя и соблюдают законодательство о конфиденциальности.
Таким образом, нейросетевые диалоговые системы, благодаря способности понимать и
взаимодействовать с пользователями на их естественном языке и генерировать контекстуаль-
ные ответы, стали неотъемлемой частью автоматизированных ассистентов и других приложе-
ний. Их развитие и совершенствование продолжается, делая технологию более доступной и
полезной для всех пользователей.
-	Персонализация: Персонализация, обеспечиваемая нейросетевыми диалоговыми
системами и автоматизированными ассистентами, имеет огромное значение для улучшения
пользовательского опыта. Нейросети позволяют этим системам создавать персонализирован-
ные взаимодействия, адаптируя рекомендации и решения на основе профиля пользователя,
его предпочтений и истории взаимодействия.
Это означает, что системы способны анализировать предыдущие запросы и действия
пользователя, чтобы предлагать ему контент или услуги, которые наиболее соответствуют его
интересам. Например, музыкальные платформы могут предлагать песни и жанры, которые
пользователь слушает чаще всего, или магазины могут рекомендовать товары, соответствую-
щие его предыдущим покупкам.
Кроме того, нейросети позволяют ассистентам адаптировать свой стиль общения, выби-
рая тон и формулировки, которые наиболее комфортны и соответствуют пользовательским
предпочтениям. Это делает взаимодействие более натуральным и приятным для каждого поль-
зователя.
Важно отметить, что персонализация также учитывает контекст, местоположение и
время суток, что позволяет системам предоставлять более релевантную информацию и услуги
в конкретный момент времени и месте. Эта способность ассистентов улучшает удовлетворение
пользователей и повышает их лояльность.
Таким образом, нейросети играют важную роль в создании персонализированных и адап-
тивных опытов для пользователей, делая автоматизированных ассистентов более полезными и
эффективными инструментами в современном цифровом мире.
-	Распознавание речи: Распознавание речи, основанное на нейросетях, представляет
собой важную технологию, способную значительно улучшить взаимодействие с автоматизиро-
ванными ассистентами и другими устройствами. Эта технология обеспечивает высокую точ-
ность и надежность в распознавании голосовых команд и запросов пользователей, независимо
от их акцента, диалекта и интонации. Она также адаптивна к индивидуальным особенностям
голоса и стилю общения каждого пользователя, улучшая свойства с течением времени.
145
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Многоязычность этой технологии делает ее универсальной и доступной для глобальной
аудитории, что способствует расширению голосового управления и коммуникации. Она нахо-
дит применение в различных устройствах, от смартфонов до умных домов и автомобилей, где
голосовой ввод является ключевой функцией.
Кроме того, технологии распознавания речи на основе нейросетей учитывают окружаю-
щую обстановку и контекст, что позволяет им лучше понимать команды пользователя в раз-
ных условиях, включая шумные среды. Таким образом, эта технология содействует удобству и
доступности взаимодействия с техникой и приложениями, где голосовое взаимодействие имеет
важное значение, и продолжает развиваться, открывая новые перспективы для коммуникации
и контроля.
2.	Персонализированные рекомендации:
-	Рекомендательные системы: Нейросети используются для создания более точных и
эффективных рекомендательных систем. Они анализируют поведение и предпочтения поль-
зователей, а также содержание, чтобы предлагать контент, который наиболее вероятно заинте-
ресует каждого пользователя. Примерами являются рекомендации на платформах потокового
видео и музыки.
-	Персонализированный маркетинг: Нейросети помогают в персонализации маркетинго-
вых кампаний и рекламы. Они могут анализировать данные о клиентах и предсказывать, какие
продукты или услуги могут быть для них наиболее интересными, что повышает эффективность
рекламных усилий.
3.	Интерактивные интерфейсы:
-	Голосовые интерфейсы: Нейросети делают голосовые интерфейсы более интуитивными
и способствуют автоматизации задач. Голосовые помощники, работающие на нейросетевых
алгоритмах, могут выполнять команды пользователя, делать заметки, отправлять сообщения
и многое другое.
-	Обработка естественного языка: С использованием нейросетей интерфейсы могут
лучше понимать и анализировать текст, введенный пользователем. Это позволяет создавать
более удобные чат-боты, веб-приложения и системы, которые могут взаимодействовать с поль-
зователями на их естественном языке.
-	Виртуальная реальность и дополненная реальность: В этих областях нейросети могут
улучшить интерактивные интерфейсы, обеспечивая более реалистичные и адаптивные взаи-
модействия в виртуальном и дополненном пространстве.
Нейросети играют ключевую роль в создании автоматизированных ассистентов, персо-
нализированных рекомендаций и интерактивных интерфейсов, делая их более умными, адап-
тивными и удобными для пользователей. Эти технологии продолжают развиваться, улучшая
наши цифровые взаимодействия и повышая качество предоставляемых услуг.
8.3.	Возможности и вызовы, связанные с
дальнейшим развитием NLP и нейросетей
Развитие обработки естественного языка (NLP) и нейронных сетей открывает широкий
спектр возможностей, но также сопровождается рядом вызовов. Давайте рассмотрим их более
подробно:
Возможности:
1.	Улучшение качества и точности: С развитием NLP и нейросетей, модели становятся
все более точными и способными понимать контекст и смысл текста с высокой степенью надеж-
ности. Это открывает новые возможности для создания более мощных и интеллектуальных
систем обработки текста.
146
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
2.	Мультиязычность и кросс-языковые приложения: Современные модели NLP способны
работать с несколькими языками, что позволяет создавать мультиязыковые приложения и рас-
ширять доступ к информации и сервисам для глобальной аудитории.
3.	Автоматизированные ассистенты и персонализация: Нейросетевые ассистенты стано-
вятся все более интеллектуальными и адаптивными благодаря возможностям анализа контек-
ста и персонализации опыта. Это улучшает взаимодействие с технологией и делает ее более
полезной для пользователей.
4.	Применение в разных отраслях: NLP и нейросети находят широкое применение в здра-
воохранении, финансах, образовании, маркетинге и других сферах. Они помогают автомати-
зировать процессы, анализировать данные и снижать затраты.
5.	Семантическое понимание и контекст: Развитие семантического понимания текста и
способности анализа контекста делает системы NLP более умными и способными делать более
точные выводы.
Вызовы:
1.	Этические вопросы и предвзятость в данных: Рост NLP вызывает вопросы о предвзя-
тости в данных и этике в обработке информации. Важно разрабатывать модели и алгоритмы,
которые справедливо обрабатывают информацию и не увеличивают неравенство.
2.	Проблемы конфиденциальности: Обработка текста может включать в себя личные дан-
ные, что поднимает вопросы о конфиденциальности и защите данных пользователей. Необхо-
димы строгие меры безопасности.
3.	Ограничения в интерпретации моделей: Сложные нейросетевые модели могут быть
трудно интерпретировать, что затрудняет объяснение их решений. Это может вызвать доверие
и эффективность вопросы.
4.	Нехватка данных: Некоторые задачи NLP требуют большого объема данных для обу-
чения, и это может быть проблемой в случае ограниченной доступности данных.
5.	Борьба с мошенничеством и злоупотреблением: С развитием технологии появляются
новые способы мошенничества и злоупотребления, такие как создание фейковых текстов и
атаки на системы NLP.
Дальнейшее развитие NLP и нейросетей будет требовать усилий по решению этих вызо-
вов и соблюдению этических и юридических стандартов. Однако потенциал этих технологий
в создании более умных и полезных систем обработки текста остается огромным.
147
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Глава 9: Практические примеры и учебные задания
9.1.	Реализация базовых моделей для различных
задач NLP с использованием популярных библиотек
Реализация базовых моделей для различных задач NLP с использованием популярных
библиотек - это важная часть изучения и практики в области обработки естественного языка.
Давайте рассмотрим несколько практических примеров и учебных заданий для этой главы:
Пример 1: Классификация текстов с использованием библиотеки scikit-learn
Учебное задание:
1.	Загрузите набор данных, содержащий тексты и соответствующие им метки классов
(например, датасет IMDB для анализа тональности отзывов).
2.	Подготовьте данные: токенизируйте тексты, проведите векторизацию с помощью TF-
IDF или CountVectorizer.
3.	Разделите данные на обучающую и тестовую выборки.
4.	Создайте и обучите модель машинного обучения, такую как классификатор на основе
логистической регрессии или наивного Байесовского классификатора.
5.	Оцените производительность модели на тестовой выборке, используя метрики, такие
как точность (accuracy) и Fl-мера.
Решение:
#	Импортируем необходимые библиотеки
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, f l_score
from sklearn. datasets import load_files
#	Загрузим датасет IMDB для анализа тональности отзывов
dataset = load_files('path_to_dataset')
X, у = dataset.data, dataset.target
#	Проведем векторизацию текстов с помощью TF-IDF
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=5000)
X = vectorizer.fit_transform(X)
#	Разделим данные на обучающую и тестовую выборки
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, у, test_size=0.2, random_state=42)
#	Создадим и обучим модель логистической регрессии
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
#	Проведем предсказание и оценку модели
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
fl = fl_score(y_test, y_pred, average='weighted')
print(f'Accuracy: {accuracy}')
print(f'Fl Score: {fl}')
Пример 2: Генерация текста с использованием библиотеки GPT-3
Учебное задание:
148
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
1.	Используя доступ к GPT-3 через API, напишите код для генерации текста на заданную
тему или по определенным указаниям.
2.	Подготовьте примеры запросов и полученных ответов от модели.
3.	Оцените качество и согласованность генерируемого текста, проведя анализ и обсуж-
дение результатов.
4.	Попробуйте варьировать параметры запросов, такие как длина генерируемого текста,
тематические указания и стиль общения, и изучите, как это влияет на результаты.
Решение:
#	Импортируем библиотеку для работы с GPT-3
import openai
#	Задаем ключ API для доступа к GPT-3
api_key = 'your_api_key'
openai.api_key = api_key
#	Формируем запрос для генерации текста
prompt = "Сгенерируйте краткую статью о искусстве рисования."
#	Запрашиваем генерацию текста от GPT-3
response = openai. Completion.create(
engine=" text-davinci-002",
prompt=prompt,
max_tokens= 100
)
#	Выводим результат
print(response. choices [0]. text)
Пример 3: Извлечение именованных сущностей с использованием spaCy
Учебное задание:
1.	Установите библиотеку spaCy и загрузите предварительно обученную модель для
извлечения именованных сущностей (NER).
2.	Загрузите текстовый документ или набор текстов, в которых присутствуют именован-
ные сущности, такие как имена людей, местоположения и организации.
3.	Проанализируйте текст с помощью spaCy и извлеките именованные сущности.
4.	Визуализируйте результаты, например, с помощью выделения именованных сущностей
в исходном тексте.
Решение:
#	Установим и загрузим spaCy
Ipip install spacy
! python -m spacy download en_core_web_sm
import spacy
#	Загрузим предварительно обученную модель spaCy для английского языка
nip = spacy.load("en_core_web_sm")
#	Зададим текст для анализа
text = "Apple Inc. was founded by Steve Jobs in Cupertino, California."
#	Проанализируем текст с помощью spaCy
doc = nlp(text)
#	Извлечем именованные сущности и выведем их
for ent in doc.ents:
print(f"Text: {ent.text}, Label: {ent.label_}")
Пример 4: Машинный перевод с использованием библиотеки Transformers
149
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Учебное задание:
1.	Установите библиотеку Transformers от Hugging Face и загрузите предварительно обу-
ченную модель для машинного перевода, такую как модель Т5 или BERT.
2.	Подготовьте набор данных для обучения машинного перевода (например, параллель-
ные тексты на разных языках).
3.	Создайте и обучите модель машинного перевода с использованием Transformers,
настроив параметры обучения и оптимизаторы.
4.	Оцените качество перевода, используя метрики BLEU или METEOR, и сравните
результаты с другими моделями или системами машинного перевода.
Решение:
#	Установим библиотеку Transformers
!pip install transformers
from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer
#	Загрузим предварительно обученную модель Т5 для машинного перевода
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5-small")
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("t5-small")
#	Зададим текст для перевода с английского на французский
input_text = "Translate the following sentence into French: 'Hello, how are you?'"
#	Произведем токенизацию и перевод текста
input_ids = tokenizer.encode(input_text, retum_tensors="pt")
output_ids = model.generate(input_ids, max_length=50, num_retum_sequences=l,
early_stopping=True)
#	Декодируем результат
translated_text = tokenizer. decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)
#	Выведем перевод
print(translated_text)
Пример 5: Анализ тональности текста с использованием библиотеки TextBlob
Задача: Анализировать тональность текста (положительную, негативную или нейтраль-
ную).
Решение:
"python
from textblob import TextBlob
#	Задаем текст для анализа
text = "Этот фильм очень забавный и интересный!"
#	Создаем объект TextBlob и анализируем тональность
blob = TextBlob(text)
sentiment = blob.sentiment
#	Выводим результат анализа
print(f"Тональность: {sentiment.polarity}") # Положительное значение - положительная
тональность
Пример 6: Извлечение ключевых слов с использованием библиотеки Gensim
Задача: Извлечь ключевые слова из текста.
Решение:
"python
from gensim.summarization import keywords
#	Задаем текст для извлечения ключевых слов
150
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
text = "Машинное обучение - это область искусственного интеллекта, которая занимается
созданием алгоритмов и моделей."
#	Извлекаем ключевые слова
kw = keywords(text)
#	Выводим результат
print(f"Ключевые слова: {kw}")
Пример 7: Детекция языка текста с использованием библиотеки langdetect
Задача: Определить язык текста.
Решение:
"python
from langdetect import detect
#	Задаем текст для детекции языка
text = "Bonjour tout le monde."
#	Детектируем язык
language = detect(text)
#	Выводим результат
print(f"Обнаруженный язык: {language}")
Пример 8: Генерация текста с использованием библиотеки NLTK
Задача: Сгенерировать текст на основе марковской цепи.
Решение:
"python
import nltk
import random
#	Загружаем корпус текста для обучения марковской цепи
nltk.download('reuters')
from nltk. corpus import reuters
#	Обучаем марковскую цепь на корпусе текста
corpus = reuters.words()
bigrams = list(nltk.bigrams(corpus))
model = nltk.ConditionalFreqDist(bigrams)
#	Генерируем текст на основе марковской цепи
word = random.choice(corpus)
text = [word]
for _ in range(50):
next_word = model[word].max()
text.append(next_word)
word = next_word
#	Выводим результат
print}" ".join(text))
Пример 9: Определение наиболее часто встречающихся слов в тексте .
Задача: Найти и вывести наиболее часто встречающиеся слова в данном тексте.
Решение:
"python
from collections import Counter
#	Задаем текст для анализа
text = "Этот текст содержит несколько слов. Слова могут повторяться."
151
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
#	Разбиваем текст на слова и убираем пунктуацию
words = text.splitQ
words = [word.strip(".,!?") for word in words]
#	Считаем частоту слов
word_counts = Counter( words)
#	Находим наиболее часто встречающиеся слова
most_common_words = word_counts.most_common(5)
#	Выводим результат
print("Наиболее часто встречающиеся слова:")
for word, count in most_common_words:
print(f"{word}: {count} раз")
Пример 10: Определение схожести текстов на основе косинусного сходства.
Задача: Определить степень схожести двух текстов с использованием косинусного сход-
ства.
Решение:
"python
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
#	Задаем два текста для сравнения
textl = "Это первый текст для сравнения."
text2 = "Это второй текст для сравнения."
#	Создаем векторизатор TF-IDF
vectorizer = TfidfVectorizer()
#	Векторизуем тексты
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform([textl, text2])
#	Вычисляем косинусное сходство
cosine_sim = cosine_similarity(tfidf_matrix[0], tfidf_matrix[l])
#	Выводим результат
print(f "Косинусное сходство между текстом 1 и текстом 2: {cosine_sim[0][0]}")
Пример 11: Выделение ключевых фраз в тексте.
Задача: Выделить ключевые фразы (n-граммы) в данном тексте.
Решение:
"python
import nltk
#	Задаем текст для анализа
text = "Машинное обучение - это область искусственного интеллекта, которая занимается
созданием алгоритмов и моделей."
#	Токенизируем текст
tokens = nltk.word_tokenize(text)
#	Создаем n-граммы (биграммы) из токенов
bigrams = list(nltk.bigrams(tokens))
#	Выводим ключевые фразы (биграммы)
print("Ключевые фразы:")
for bigram in bigrams:
print(f"{bigramfO]} {bigramfl]}")
152
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Пример 12: Перевод текста с одного языка на другой с использованием биб-
лиотеки Google Translate.
Задача: Организовать перевод текста с одного языка на другой с использованием биб-
лиотеки Google Translate.
Решение:
"python
from googletrans import Translator
#	Создаем объект Translator
translator = Translator ()
#	Задаем текст для перевода и исходный язык
text = "Hello, how are you?"
src_lang = "en"
#	Задаем целевой язык для перевода
target_lang = "fr" # Например, французский
#	Переводим текст
translated_text = translator.translate(text, src=src_lang, dest=target_lang)
#	Выводим результат
print(f"Исходный текст ({src_lang}): {text}")
рппфГ'Перевод ({target_lang}): {translated_text.text}")
Эти примеры и учебные задания помогут студентам и практикующим специалистам
понять и применить основные концепции и инструменты для решения различных задач NLP
с использованием популярных библиотек и моделей.
9.2. Учебные задания для читателей, чтобы попрактиковаться
в применении нейросетей к реальным задачам NLP
Задание 1: Классификация текстов с использованием нейросетей
Задача: Решите задачу классификации текстов, например, определение тональности
отзывов или классификация новостных статей по категориям, используя нейросети.
Шаги:
1.	Выберите подходящий датасет для задачи классификации текстов.
2.	Загрузите и предобработайте данные.
3.	Создайте архитектуру нейронной сети для классификации текстов (например, исполь-
зование слоев Embedding, LSTM, или Transformer).
4.	Обучите модель на обучающих данных.
5.	Оцените производительность модели на тестовых данных, используя метрики точно-
сти, Fl-меры и матрицу ошибок.
Задание 2: Генерация текста с использованием рекуррентных нейросетей
Задача: Обучите рекуррентную нейронную сеть (RNN) на корпусе текстов и используйте
ее для генерации нового текста.
Шаги:
1.	Соберите корпус текстов, на котором будет обучаться модель.
2.	Разработайте архитектуру RNN, такую как LSTM или GRU.
3.	Обучите модель на текстовом корпусе.
4.	Сгенерируйте новый текст, начав с заданной последовательности слов или символов.
5.	Оцените качество и креативность сгенерированного текста.
153
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Задание 3: Извлечение именованных сущностей с использованием моделей
BERT
Задача: Используйте предварительно обученную модель BERT для извлечения имено-
ванных сущностей (NER) из текста.
Шаги:
1.	Загрузите предварительно обученную модель BERT, такую как BERT-base или другую
подходящую для NER.
2.	Подготовьте текстовые данные и метки именованных сущностей.
3.	Создайте модель для задачи NER, включая слои BERT и слой для классификации
меток сущностей.
4.	Обучите модель на размеченных данных NER.
5.	Оцените производительность модели на тестовых данных, используя метрики точно-
сти, полноты и Fl-меры.
Задание 4: Машинный перевод с использованием модели Seq2Seq
Задача: Разработайте модель Seq2Seq для машинного перевода текста с одного языка на
другой.
*Шаги:*
1.	Загрузите параллельные текстовые данные для обучения модели машинного перевода.
2.	Разработайте архитектуру модели Seq2Seq с использованием энкодера и декодера
(например, LSTM или Transformer).
3.	Обучите модель на параллельных данных для машинного перевода.
4.	Попробуйте перевести тексты с одного языка на другой с использованием обученной
модели.
5.	Оцените качество перевода, используя метрики BLEU или METEOR.
Задание 5: Сентимент-анализ с использованием модели Transformers
Задача: Реализуйте сентимент-анализ (анализ тональности) текстовых отзывов с исполь-
зованием предварительно обученной модели Transformers, такой как BERT или GPT.
Шаги:
1.	Загрузите датасет с отзывами и соответствующими метками тональности (положитель-
ная, негативная или нейтральная).
2.	Загрузите предварительно обученную модель Transformers и токенизатор для нее.
3.	Подготовьте данные, проведя токенизацию и паддинг текстовых последовательностей.
4.	Создайте архитектуру модели для сентимент-анализа, используя предварительно обу-
ченную модель Transformers как основу.
5.	Обучите модель на обучающих данных и оцените ее производительность на тестовых
данных.
Задание 6: Генерация текста в стиле определенного автора
Задача: Разработайте модель, которая способна генерировать текст в стиле определен-
ного автора или литературного произведения.
Шаги:
1.	Соберите тексты автора или литературного произведения, на основе которых будет
обучаться модель.
2.	Подготовьте данные и разбейте их на последовательности для обучения.
3.	Создайте архитектуру генеративной нейросети, например, рекуррентную или
Transformer-based модель.
4.	Обучите модель на текстах автора или произведения.
154
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
5.	Попробуйте сгенерировать новый текст в стиле указанного автора или произведения.
Задание 7: Автоматизация извлечения ключевой информации из текста
Задача: Разработайте модель для автоматизации извлечения ключевых фактов, дат,
местоположений или другой важной информации из текстов.
Шаги:
1.	Подготовьте данные, содержащие тексты с важной информацией.
2.	Создайте архитектуру нейросети для задачи извлечения ключевой информации,
например, с использованием методов NER.
3.	Обучите модель на размеченных данных, где важные факты помечены метками.
4.	Протестируйте модель на новых текстах и оцените ее производительность.
Задание 8: Перевод текста на забытый или вымышленный язык
Задача: Создайте модель машинного перевода, которая способна переводить текст на
вымышленный или забытый язык.
Шаги:
1.	Подготовьте параллельные текстовые данные, где есть текст на родном языке и его
перевод на целевой вымышленный или забытый язык.
2.	Создайте архитектуру модели машинного перевода, например, с использованием
Transformer-модели.
3.	Обучите модель на параллельных данных и настройте параметры обучения.
4.	Попробуйте перевести текст с родного языка на целевой вымышленный или забытый
язык и оцените качество перевода.
Задание 9: Создание чатбота с использованием Seq2Seq модели
Задача: Разработайте чатбота, который способен поддерживать диалог с пользователем,
используя модель Seq2Seq.
Шаги:
1.	Соберите корпус диалогов для обучения чатбота.
2.	Разработайте архитектуру Seq2Seq модели с энкодером и декодером.
3.	Обучите модель на корпусе диалогов.
4.	Реализуйте механизм генерации ответов на основе ввода пользователя.
5.	Проведите тестирование чатбота, взаимодействуя с ним в режиме реального времени.
Задание 10: Анализ тональности текста в реальном времени с помощью API
Задача: Создайте веб-приложение, которое позволяет пользователям вводить текст и
получать анализ его тональности в реальном времени, используя API предварительно обучен-
ной модели.
Шаги:
1.	Создайте веб-интерфейс, где пользователи могут вводить текст.
2.	Интегрируйте API предварительно обученной модели для анализа тональности текста
(например, BERT или GPT).
3.	Реализуйте механизм отправки текста на анализ и отображения результата в интер-
фейсе.
4.	Задеплойте веб-приложение для общедоступного использования.
Задание 11: Создание автоматизированного резюме-генератора
Задача: Разработайте инструмент для автоматической генерации резюме на основе вве-
денной информации, используя нейросетевую модель.
155
Д. Картер. «Нейросети. Обработка естественного языка»
Шаги:
1.	Создайте веб-интерфейс, где пользователи могут вводить свои данные (опыт работы,
образование, навыки и т. д.).
2.	Разработайте Seq2Seq модель для генерации резюме на основе введенных данных.
3.	Реализуйте механизм генерации резюме и предоставьте его пользователю в удобной
форме.
4.	Обеспечьте возможность пользователей редактировать и настраивать генерированные
резюме.
Задание 12: Анализ тональности текстов из социальных медиа
Задача: Создайте систему для анализа тональности текстов из социальных медиа (напри-
мер, Twitter) и отслеживания общественного мнения по определенным темам или продуктам.
Шаги:
1.	Соберите данные из социальных медиа, связанные с выбранными темами или продук-
тами.
2.	Предобработайте тексты, убрав пунктуацию и стоп-слова.
3.	Используйте предварительно обученную модель для анализа тональности текстов.
4.	Агрегируйте результаты анализа для определения общего настроения в отношении
выбранных тем или продуктов.
Эти учебные задания позволят вам практиковаться в применении нейросетей к реальным
задачам NLP и углубить свои знания в этой области.
156